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加州大学欧文机器学习知识库。我们目前维护251个数据集作为机器学习社区的服务。您可以通过我们的可搜索界面查看所有数据集。我们的旧网站仍然可用，为那些喜欢旧格式的人。有关存储库的总体概述，请访问我们的“关于”页面。有关引用出版物中数据集的信息，请阅读我们的引文政策。如果您希望捐赠数据集，请咨询我们的捐赠政策。对于任何其他问题，请随时联系存储库管理员。我们还为存储库设置了一个镜像站点。UCI机器学习知识库是一个数据库、领域理论和数据生成器的集合，机器学习社区使用这些数据生成器对机器学习算法进行实证分析。这个档案是1987年由大卫阿哈和加州大学欧文分校的研究生们创建的ftp档案。从那时起，它被世界各地的学生、教育工作者和研究人员广泛使用，作为机器学习数据集的主要来源。作为对档案馆影响的一个标志，它已经被引用了1000多次，成为计算机科学中被引用最多的100篇“论文”之一。网站的当前版本是由亚瑟亚松森和大卫纽曼在2007年设计的，这个项目是与雷克斯合作的。麻省大学阿默斯特分校的信息。感谢国家科学基金会的资助。许多人值得感谢，因为他们使存储库取得了成功。其中最重要的是数据库和数据生成器的捐助者和创造者。还应特别感谢过去的图书馆馆长：大卫·阿哈、帕特里克·墨菲、克里斯托弗·默兹、伊蒙恩·基奥、凯西·布莱克、塞思·赫提奇和大卫·纽曼。

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zbMATH中的参考文献（参考文献3379篇)

显示3379的结果1到20。
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  1. 阿里莫拉迪，马哈茂德；阿佐米，侯赛因；Asghari，Ali:树社会关系优化算法：一种新的基于群体的元启发式技术来解决连续和离散优化问题（2022）
  2. 巴德雷丁，萨米；阿图尔·达维拉·加塞兹；塞拉菲尼，卢西亚诺；斯普林格，迈克尔：逻辑张量网络（2022）
  3. 巴拉克里希南，纳拉亚纳斯瓦米；布诺，弗朗西斯科；隆戈巴迪，玛丽亚：论Tsallis extropy及其在模式识别中的应用（2022）
  4. 下拉维克，半径；米库拉，托马斯：典型性：一个正式的概念分析帐户（2022年）
  5. 布拉奎罗，拉斐尔；卡里佐萨，埃米利奥；莫莱罗-里欧，克里斯蒂娜；Romero Morales，Dolores:关于稀疏最优回归树（2022）
  6. 陈泽佳；段发彬；弗朗索瓦布朗道起首；Derek Abbott:用极限学习机和自适应随机共振训练阈值神经网络（2022）
  7. 丁小建；金、盛；雷鸣；Yang，Fan:一种训练最优极限学习机的预测-校正仿射标度法（2022）
  8. 迪兹豪斯，马克；Smaga，Łukasz:析因设计中多元变异系数的排列检验（2022）
  9. 杜克·平科维奇，伊法；本加尔，伊拉克；拉维夫，塔尔：随机测试收集问题：模型，精确和启发式解决方法（2022）
  10. 费鲁泽，费雷什特·法哈尔；金内克，约翰W。；Rajan，Sreeraman:稠密约束矩阵的更快最大可行子系统解（2022）
  11. 吉拉德，乔纳森；奥里奥尔丹，艾米丽；Zhigljavsky，Anatoly:多元数据分析中的单变量和最小方差距离（2022）
  12. 滨田，直木；Ichiki，Shunsuke：验证效率与弱效率一致时的自由处置船体条件（2022年）
  13. 哈尼卡，汤姆；施耐德，弗里德里希·马丁；Stumme，Gerd:几何数据集的内在维数（2022）
  14. 金，阿赫云；Kim，Hyunjoung:一种新的具有交互检测能力的分类树方法（2022）
  15. Kouri，D.P.：凸约束优化的无矩阵信赖域牛顿算法（2022）
  16. 李仁珠；尹相元；Won，Daehan：一个用于成本效益群体特征选择的混合整数线性规划支持向量机：分支削减和价格方法（2022）
  17. 梁锡军；张志鹏；宋云泉；Jian，Ling：基于核函数的带渠道损失的在线回归（2022）
  18. 利伯蒂，利奥；Manca，Benedetto:边约束最小平方和聚类：数学规划和随机投影（2022）
  19. 刘欣；郑庆乐；沈晓彤；王绍利：一种学习正、无标号例子的迭代算法（2022）
  20. 墨菲，詹姆斯M。；Polk，Sam L.：扩散式学习的多尺度环境（2022）