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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的机器学习算法是一个机器学习领域的机器学习知识库。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,学生们就被世界各地的教育工作者作为学习的机器,广泛使用。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。该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,这个项目是与马萨诸塞大学阿默斯特分校的Rexa.info合作的。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。


zbMATH中的参考文献(引用于 2940篇文章 引用)

显示2940个结果中的1到20个。
按年份排序(引用)
  1. Adona,V.A.;Gonçalves,M.L.N.;Melo,J.G.:乘子的不精确近端广义交替方向法(2020)
  2. Afridi,Mohammad Khan;Azam,Nouman;Yao,JingTao:用于处理重叠聚类的基于方差的三向聚类方法(2020)
  3. 阿扎姆,穆罕默德;阿尔加巴什,巴西姆;布吉拉,尼扎尔:多元有界非对称高斯混合模型(2020)
  4. RodAnji MíMíMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéMéM MéMéM MéM_MéM MéM M MéM M MéM M MéM MéM
  5. Bellavia,Stefania;Krejić,Nataša;Morini,Benedetta:有限和最小化的子样本信赖域方法的不精确恢复(2020)
  6. Bellavia,Stefania;Krklec Jerinkić,Nataša;Malaspina,Greta:亚采样非单调光谱梯度法(2020年)
  7. Bertsimas,Dimitris;Cory-Wright,Ryan:关于半定优化问题的多面体和二阶锥分解(2020)
  8. Bertsimas,Dimitris;Li,Michael Lingzhi:可伸缩整体线性回归(2020)
  9. Bing,Xin;Bunea,Florentina;Wegkamp,Marten:具有未知主题数的主题模型的最小最大最优保证的快速算法(2020)
  10. Blanco,Víctor;Japón,Alberto;Puerto,Justo:基于SVM的多类分类的超平面优化安排(2020)
  11. Blanquero,Rafael;Carrizosa,Emilio;Molero-Río,Cristina;Romero Morales,Dolores:最优随机分类树的稀疏性(2020)
  12. 约翰内斯·布尔默(Blömer)、萨夏·布伊尔(Brauer)、凯瑟琳·布伊娜(Bujna)、丹尼尔·昆茨(Kuntze):扫描电镜算法模仿电磁算法的程度如何?混合模型的非渐近分析(2020)
  13. Bollwein,Ferdinand;Dahmen,Martin;Westphal,Stephan:确定决策树归纳的最优交叉分割的分枝定界算法(2020)
  14. Borchmann,Daniel;Hanika,Tom;Obiedkov,Sergei:从查询中大致正确地学习喇叭信封(2020年)
  15. Budninskiy,Max;Abdelaziz,Ameera;Tong,Yying;Desbrun,Mathieu:半监督学习的拉普拉斯优化扩散(2020)
  16. Favati,P.;Lotti,G.;Menchi,O.;Romani,F.:光谱聚类法的相似矩阵的构建:数值实验(2020)
  17. Firat,Murat;Crognier,Guillaume;Gabor,Adriana F.;Hurkens,C.A.J.;Zhang,Yingqian:基于列生成的分类树学习启发式算法(2020)
  18. Fuchs,Mathias;Hornung,Roman;Boulesteix,Anne Laure;De Bin,Riccardo:关于a(U)-统计量方差估计量的渐近行为(2020)
  19. 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)
  20. Galvan,G.;Lapucci,M.;Levato,T.;Scandrone,M.:约束非凸优化的交替增广拉格朗日法(2020)