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【2h】

Stacking Bagged and Boosted Forests for Classification of Noisy and High-Dimensional Data

机译：堆积袋和提升森林，用于分类嘈杂和高维数据

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Raphael R. Campos; Marcos André Gonçalves;
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年度 2018
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2. Stacking Bagged and Boosted Forests for Eective Automated Classification [J] . Raphael Campos, Sergio Canuto, Thiago Sall, ACM SIGIR FORUM . 2017,第cd期

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3. Incremental Data-driven Learning Of A Novelty Detection Model For One-class Classification With Application To High-dimensional Noisy Data [J] . Randa Kassab, Frederic Alexandre Machine Learning . 2009,第2期

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4. Using Boosting and Clustering to Prune Bagging and Detect Noisy Data [C] . Yuan-Cheng Xie, Jing-Yu Yang Pattern Recognition, 2009. CCPR 2009 . 2009

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5. Cost-sensitive boosting for classification of imbalanced data. [D] . Sun, Yanmin. 2007

机译：成本敏感型提升对不平衡数据的分类。
6. BCDForest: a boosting cascade deep forest model towards the classification of cancer subtypes based on gene expression data [O] . Yang Guo, Shuhui Liu, Zhanhuai Li, 2018

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7. Incremental data-driven learning of a novelty detection model for one-class classification with application to high-dimensional noisy data [O] . Randa Kassab, Frédéric Alexandre 2008

机译：用应用于高维噪声数据的一流分类新颖性检测模型的增量数据驱动学习

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