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机译:具有大量预测变量的线性回归模型中的变量选择
Shahriari Shirin;
机译:使用回归模型为语言变量建模:处理具有随机效应的非高斯分布,非独立观测值和非线性预测变量以及位置,尺度和形状的广义加性模型
机译:线性回归分析的预测主变量选择
机译:FIRE:通过预测变量的相对重要性在多元线性回归分析中选择变量的SPSS程序
机译:变量聚类方法及其在多元线性回归模型中的变量选择
机译:预测依赖性对线性和对数线性回归变量选择的影响
机译:检查回归模型的预测性能的变量选择方法以及所选变量的比例和选择的随机变量
机译:一种改进的高维线性回归模型的前向回归变量选择算法
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够基于分子模型值的分子描述值形成人工神经网络的纯有机化合物
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的有机化合物的临界压力,所述人工神经网络输出的是基于多个因数分布的因数离散度的值
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