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机译:不完整数据的广义概率近似
Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Kansas, Lawrence, KS 66045-7621, USA,Institute of Computer Science, Polish Academy of Sciences, 01-237 Warsaw, Poland;
Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Kansas, Lawrence, KS 66045-7621, USA;
Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Kansas, Lawrence, KS 66045-7621, USA;
Probabilistic approximations; Parameterized approximations; Generalization of probabilistic; approximations; Singleton, subset and concept probabilistic; approximations; Local probabilistic approximations;
机译:规则集的复杂性使用基于概括的最大一致块的概率近似地从不完整的数据开采
机译:来自不完整数据集的规则归纳的概率近似分析
机译:使用单例,子集和概念概率近似来挖掘不完整的数据
机译:使用特征集在挖掘不完全数据中的全局和饱和概率近似的比较
机译:改进的广义估计方程,用于不完整的纵向二进制数据,小样本中的协方差估计以及有序数据。
机译:马尔可夫链蒙特卡洛方法的不完全估计问题的随机近似算法
机译:预测占用单一营养水平的物种产量,不完全信息:基于Lotka-Volterra广义方程的两个近似