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韩媚; 郭丹凤;
中山大学数学与计算科学学院,广东广州,510275;
中山大学教育学院,广东广州,510275;
支持向量机; 特征选择; 高校就业预测;
机译:SVM-FuzCoC:一种新的基于SVM的使用模糊互补准则的特征选择方法
机译:基于绝对余弦的SVM-RFE特征选择方法在前列腺组织病理学分级中的应用
机译:基于VMD-SVM的特征选择方法在电能质量事件分类中的应用
机译:一种特征选择方法,基于通过GA最小化SVM泛化界的特征选择方法
机译:类专用SVM的增强特征选择及其在胎儿健康预测中的应用
机译:通过使用来自dbGaP的基因分型和表型数据的新型SVM-ID3混合特征选择方法构建的前列腺癌模型
机译:基于一致性的特征选择方法与线性sVm结合用于HIV-1蛋白酶切割位点预测。
机译:计算机模式识别在化学分析中的应用。 K-最近邻技术交互特征选择方法的发展。
机译:IIOT预处理方法特征是重要的测量方法和特征选择方法设备和用于获取Iiot环境中工业互联网失败预测模型的特征选择方法和程序
机译:一种用于预测语音识别性能的计算机实现的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:至少接受输入,计算特征向量以引入这种输入,模型预测中所述特征向量中的至少一个,并获得对来自预测模型的入口的预测;系统;方法
机译:永磁电动机及其制造方法,以及用于永磁电动机中的永磁材料的磁性材料的选择方法,选择装置和磁性特征预测方法
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