ZBMaX中的参考文献(48篇)1标准条款

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按年份排序(引文
  1. F. Arag·N·罗伊·N,A. Jim EnZZ-VILLCHZ,A. Arauzo Azofra,J. M. Ben ITEZ:FSnR:一个穷举的特征选择包(2020)阿西夫
  2. Neeraj Dhanraj Bokde;Gorm Bruun Andersen:预测模型——R包作为预测方法比较的试验台(2020)阿西夫
  3. Sayan Putatunda,Dayananda Ubrangala,Kiran Rama,Ravi Kondapalli:DRUNVEML:无人驾驶机器学习的R包(2020)阿西夫
  4. Ahsen,Mehmet Eren;沃格尔,Robert M.;StooVikZKy,Gustavo A.:分级监督预测的无监督评价和加权聚集(2019)
  5. 巴伊洛,安帕鲁;C.R.CAMCo,哈维尔;盖特曼,康斯坦丁:将X射线天文学数据分类为恒星类的新距离方法(2019)
  6. BrReNeDRO,J.S;C.R.RAMCo,哈维尔:二次分类器的线性分量(2019)
  7. Dena J. Clink,Holger Klinck:GiBrnr:用机器学习检测和分类声学信号的R包(2019)阿西夫
  8. 斯特凡、戈登、尤利乌斯:基于宏观经济指标的新闻预测:可解释预测的语义路径模型(2019)
  9. Haziq Jamil,Wicher Bergsma:IPREP:用I-先验回归模型的R包(2019)阿西夫
  10. Michel Lang,Martin Binder,Jakob Richter,Patrick Schratz,Florian Pfisterer,Stefan Coors,Quau,Giuseppe Casalicchio,Giuseppe Casalicchio,y:MLR3:R(2019)中的现代面向对象机器学习框架不是ZB数学
  11. N. Benjamin Erichson,Sergey Voronin,Steven L. Brunton,J. Nathan Kutz:R(2019)随机化矩阵分解不是ZB数学
  12. Quach,安娜;Syman Zikk,JurrGn;福斯格伦,妮科尔:社区的灵魂:试图评估一个社区的依恋(2019)
  13. RAMASUBRAMANIN,Karthik;Singh,AbHeHek:R(2019)中使用时间序列和基于工业的用例的机器学习
  14. Victor Maus和吉尔伯托C玛拉玛拉Marius Appel和Edzer Pebesma:DTWSAT:R(2019)卫星图像时间序列分析的时间加权动态时间弯曲不是ZB数学
  15. Viktor Kazakov,Franz J. Kir A:机器学习自动化工具箱(MLAUT)(2019)阿西夫
  16. Aggavar,Charu C.:文本机器学习(2018)
  17. 阿方索Idice De'ZAN,安吉洛斯马科斯,Davide Buttarazzi:IDM包:R(2018)中的增量分解方法不是ZB数学
  18. Biecek,PrZeMysAW:DaleX:TeXTTTR(2018)中复杂预测模型的解释者
  19. Boj-Mialjevic,Concha Bielza,Pedro Larra No.Ag: BNREST:学习贝叶斯网络分类器(2018)不是ZB数学
  20. Lukas W. Lehnert,Hanna Meyer,Wolfgang A. Obermeier,Brenner Silva,Bianca Regeling,Jorg Bedix:R中的高光谱数据分析:HSDAR软件包(2018)阿西夫