zbMATH中的参考文献(参考

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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. 维持性树突状细胞分类法(基于Daguedia的树突状细胞分类法,2020)
  3. 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)
  4. 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)
  5. Jacobs,Kayla;Itai,Alon;Wintner,Shuly:首字母缩略词:识别、扩展和消歧(2020)
  6. 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)
  7. Mohanty,Monalisa;Biswal,Pradyut;Sabut,Sukanta:使用基于VMD特征识别室性心律失常的机器学习方法(2020年)
  8. Nguyen,Thi Thang Sang;Do,Pham Minh Thu:用NaiveBayes训练大型数据集的分类优化(2020)
  9. Ruehle,Fabian:数据科学在弦理论中的应用(2020)
  10. Wang,Jie;Wang,Bo;Liang,Jing;Yu,Kunjie;Yue,Caitong;Ren,襄阳:基于多模态多目标差分进化和特征选择的集成学习(2020)
  11. 杨世彬;陈泰良:银行市场营销分类的不确定性决策树(2020)
  12. 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)
  13. 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)
  14. 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)
  15. 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)
  16. Dvořák,Jakub:优化排名的软分割分类树(2019年)
  17. Carlo Yelani,2019年计算数据
  18. 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)
  19. Patil,Abhijeet R.;Chang,Jongwha;Leung,Ming Ying;Kim,Sangjin:使用特征排序和分类器分析高维相关数据(2019年)
  20. Poterie,A.;Dupuy,J.-F.;Monbet,V.;Rouvière,L.:分组变量的分类树算法(2019年)

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