ZBMaCT中的参考文献(1043篇文章中引用)

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  1. Boulele,贾景晖;Charnay,CleeSt.;LaCHIHE,尼古拉斯:一种可扩展的鲁棒和自动命题方法,用于大规模混合数值和分类数据的贝叶斯分类(2019)
  2. 布吕尼,雷纳托;比安奇,詹尼皮罗;多伦特,科西莫;Leporelli,克劳迪奥:数据作为概率离散选择行为分析工具的逻辑分析(2019)
  3. Karaca,耶利兹;卡塔尼,卡罗:数据分析的计算方法(2019)
  4. RAMASUBRAMANIN,Karthik;Singh,AbHeHek:R(2019)中使用时间序列和基于工业的用例的机器学习
  5. 王,Lidong;张,Ruijun;穆,亚双:Fu SulfPred:通过Chou将军PseAAC(2019)融合森林来鉴定蛋白质S-磺基化位点
  6. Aggavar,Charu C.:文本机器学习(2018)
  7. 阿尔索拉米,法瓦兹;阿明,Talha;Chikalov,Igor;Moshkov,米哈伊尔:决策规则的双准则优化问题(2018)
  8. Angelino,伊莲;Larus Stone,尼古拉斯;Alabi,丹尼尔;Seltz,Margo;Rudin,辛西娅:学习分类数据最佳可验证规则列表(2018)
  9. Au,Timothy C.:随机森林、决策树和分类预测因子:“缺失水平”问题(2018)
  10. Bakhach,阿梅尔;钦塔帕蒂,Venkata L. Raju;Tsang,Edward P. K.;埃尔萨耶德,Abdul Rahman:智能动态间隙剂:基于方向变化框架的交易策略(2018)
  11. Chikalov,Igor;侯赛因,Shahid;Moshkov,米哈伊尔:决策树的双准则优化及其在数据分析中的应用(2018)
  12. 伊格纳蒂耶夫,阿列克谢;Pereira,菲利普;Nordotska,妮娜;Marques Silva,Joao:基于SAT的学习可解释决策集的方法(2018)
  13. Oztekin,ASIL:创建医疗保健行业的营销策略:整体数据分析方法(2018)
  14. 波塔,马珂;埃斯波西托,马西莫;De Pietro,Guuepppe:似然模糊分析:从数据,通过统计,到可解释的模糊分类器(2018)
  15. 瞿,Yanpeng;Shang,Changjing;帕塔拉因,Neil Mac;吴,魏;沈,强:多功能近邻分类(2018)
  16. Rudin,辛西娅;Ertekin,艾依达:用数学规划学习定制和优化规则列表(2018)
  17. 史葛,瑞安;麦克弗森,布瑞恩;GRAS,Robin:基于个体建模和机器学习的进化适应和生活史特征的稳定和波动资源的比较(2018)
  18. Vilas Boas,Matheus Guedes;Stotos,Haroldo Gambini;de Campos Merschmann,Luiz Henrique:基于特征的参数整定的最优决策树:整数规划模型和VNS启发式(2018)
  19. Kaden,M.;赫尔曼,W;Biehl,M.:ROC优化的学习矢量量化分类器(2018)
  20. 王,迪村;张,Zuoquan;白,荣泉;毛,延安:一种混合过滤系统和多群体遗传算法在信用评分特征选择中的应用(2018)