zbMATH参考文献(参考 1096篇文章

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  1. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  2. De Bock,Koen W.;Coussement,Kristof;Lessmann,Stefan:错误分类成本不确定时的成本敏感业务失败预测:异质集成选择方法(2020)
  3. Fujita,Hamido;Ko,Yu Chien:基于证据成员的启发式表征学习:UCI-SPECTF案例研究(2020)
  4. Khan,Zardad;Gul,Asma;Perperoglou,Aris;Miftahuddin,Miftahuddin;Mahmoud,Osama;Adler,Werner;Lausen,Berthold:最优树集合、随机森林和随机投影集合分类(2020)
  5. 以Munantut为基础的室性心律失常识别方法(Lisa-Sakanty-2020;基于机器学习的室性心律失常)
  6. Ruehle,Fabian:数据科学在弦理论中的应用(2020)
  7. 杨世彬;陈泰良:银行市场营销分类的不确定性决策树(2020)
  8. Armengol,Eva;Boixader,Dionís;García-Cerdaña,Àngel;Recasens,Jordi:(T)-生成不可区分性运算符及其在特征选择和分类中的应用(2019年)
  9. Boullé,Marc;Charnay,Clément;Lachiche,Nicolas:大型混合数值和分类数据的贝叶斯分类的可伸缩鲁棒自动命题方法(2019)
  10. Bruni,Renato;Bianchi,Gianpiero;Dolente,Cosimo;Leporelli,Claudio:作为概率离散选择行为分析工具的数据逻辑分析(2019)
  11. Casalicchio,Giuseppe;Bossek,Jakob;Lang,Michel;Kirchhoff,Dominik;Kerschke,Pascal;Hofner,Benjamin;Seibold,Heidi;Vanschoren,Joaquin;Bischl,Bernd:\ texttopenml:an\texttrpackage连接到机器学习平台openml(2019)
  12. Dvořák,Jakub:优化排名的软分割分类树(2019年)
  13. Karaca,Yeliz;Cattani,Carlo:数据分析的计算方法(2019年)
  14. Livieris,Ioannis E.;Kanavos,Andreas;Tampakas,Vassilis;Pintelas,Panagiotis:从X光检查肺部异常的加权投票集合自标记算法(2019年)
  15. Poterie,A.;Dupuy,J.-F.;Monbet,V.;Rouvière,L.:分组变量的分类树算法(2019年)
  16. Ramasubramanian,Karthik;Singh,Abhishek:使用R进行机器学习。R中的时间序列和基于行业的用例(2019)
  17. Ramosaj,Burim;Pauly,Markus:预测缺失值:非参数插补方法的比较研究(2019年)
  18. Razzaghi,Talayeh;Safro,Ilya;Ewing,Joseph;Sadrfaridpour,Ehsan;Scott,John D.:具有不平衡医疗数据集的减肥手术风险预测模型(2019年)
  19. Asma Trabelsi;Elouedi,Zied;Lefevre,Eric:证据属性值和类标签的决策树分类器(2019)
  20. 邹玉林,林,宣天:基于树抽样的注释成本敏感主动学习(2019)

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