zbMATH中的参考文献(参考 1120篇文章 引用)

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  1. Beaulac,Cédric;Rosenthal,Jeffrey S.:最佳:处理缺失值的决策树算法(2020)
  2. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  3. Chelly Dagdia,Zaineb;Elouedi,Zied:基于树突状细胞的混合模糊保持分类方法(2020)
  4. 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)
  5. 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)
  6. Genuer,Robin;Poggi,Jean-Michel:Random forests with R(2020年)
  7. Jacobs,Kayla;Itai,Alon;Wintner,Shuly:首字母缩略词:识别、扩展和消歧(2020)
  8. 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)
  9. 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)
  10. Nguyen,Thi Thang Sang;Do,Pham Minh Thu:用NaiveBayes训练大型数据集的分类优化(2020)
  11. 里沃利,阿德里亚诺;里德,杰西;索亚雷斯,卡洛斯;普法林格,伯恩哈德;德卡瓦略,安德烈:多标签学习的二进制转换策略和基本算法的实证分析(2020)
  12. Fabian-to-2020科学应用(Fabian-to-science)
  13. Stanchyk,U.;Zielosko,B.:基于启发式的粗糙集特征选择方法(2020)
  14. 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)
  15. 杨世彬;陈泰良:银行市场营销分类的不确定性决策树(2020)
  16. 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)
  17. 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)
  18. 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)
  19. 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)
  20. 格雷戈里•迪茨勒;肖恩•米勒;罗森布莱特•杰兹:《学习我们不关心的:具有牺牲功能的反训练》(2019)

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