e1071号

R包e1071:统计局(e1071)的其他职能,图维恩。隐类分析、短时傅立叶变换、模糊聚类、支持向量机、最短路径计算、袋装聚类、朴素贝叶斯分类器等。。。


zbMATH参考文献(98篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. 阿什坎的厄特菲;詹姆斯R.麦凯;大卫奥斯林;罗伯特L.斯特劳德曼:强健的Q-学习(2021年)
  2. 科洛索娃,坦雅;别雷斯蒂茨夫斯基,塞缪尔:监督机器学习。SAS和R的优化框架与应用(2021)
  3. Blanco,Víctor;Japón,Alberto;Puerto,Justo:基于SVM的多类分类的超平面优化安排(2020)
  4. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  5. 蔡占瑞;李润泽;朱立平:切片逆回归在线充分降维(2020)
  6. Elman,Miriam R.;Minnier,Jessica;Chang,Xiahui;Choi,Dongseok:高维分类和总信号指数中的噪声积累(2020年)
  7. 乔尔达尼,保罗;费拉罗,玛丽亚·布里吉达;马尔泰拉,弗朗西斯卡:R聚类介绍(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. 赖元浩;麦克劳德,伊恩:集合分位数分类器(2020)
  10. 潘玉清;麦青:差分网络分析的有效计算及其在二次判别分析中的应用(2020)
  11. Ribeiro,Rita P.;Moniz,Nuno:不平衡回归和极值预测(2020)
  12. 盛,英;王启华:超高维分类的无模型特征筛选(2020)
  13. Bagirov,Adil;Taheri,Sona;Asadi,Soodabeh:分段线性回归的凸优化算法差异(2019)
  14. Bak,Kwan Young;Jhong,Ja Hwan;Koo,Ja Yong:使用B样条和总变差惩罚的空间自适应二元分类器(2019年)
  15. Christoph Mssel,Ludwig Lausser,Markus Maucher,Hans A.Kestler:分类器的多目标参数选择(2019)不是zbMATH
  16. Cichosz,Paweł:论坛帖子文本挖掘的案例研究:单词袋和全局向量分类(2019)
  17. Cipolli,William III;Hanson,Timothy:通过平滑Polia树进行监督学习(2019)
  18. Davis,Benjamin J.K.;Curriero,Frank C.:基于非欧几里德空间协方差矩阵的地质统计学方法的发展和评估(2019年)
  19. Dena J.Clink,Holger-Klinck:GIBBONR:使用机器学习检测和分类声学信号的R包(2019)阿尔十四
  20. Ge,Li;Liu,Jiagou;Zhang,Yusen;Dehmer,Matthias:使用广义混沌博弈表示法识别抗癌肽(2019)