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机译:整合Boosting和随机属性选择委员会,进一步提高决策树学习的绩效
Zijian Zheng; Geoffrey I. Webb; Kai Ming Ting;
机译:通过在聚类中集成基于决策树的属性选择来提高预测性能
机译:一种改善决策树构建的数据采样和属性选择策略
机译:改进决策树建设的数据采样和属性选择策略
机译:整合提升和随机属性选择委员会,以进一步提高决策树学习的绩效
机译:通过电弱力产生的顶级夸克:使用矩阵元素分析进行发现,并使用增强决策树搜索重度玻色子。
机译:集成在深度学习中的传感器模型提升了性能:应用于仓库自动化中的单眼深度估计
机译:具有多重提升的随机属性选择委员会:学习更准确,更稳定的分类器委员会
机译:产生重叠决策树的方法,例如药物研究应用程序,涉及将有关附加属性的附加信息集成到决策结果中,并可视化决策树
机译:使用深度学习和增强决策树的客户流失预测设备以及使用其预测客户流失的方法
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