Zobrazeno 1 - 10
of 2 169
pro vyhledávání: '"Lasso and random forest"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wang, Jiayu1 (AUTHOR), Xu, Yikang2 (AUTHOR) yikangxu@163.com, Liu, Lei1 (AUTHOR), Wu, Wei3 (AUTHOR), Shen, Chunjian4 (AUTHOR), Huang, Henan5 (AUTHOR), Zhen, Ziyi6 (AUTHOR), Meng, Jixian7 (AUTHOR), Li, Chunjing8 (AUTHOR), Qu, Zhixin9 (AUTHOR), he, Qinglei1 (AUTHOR), Tian, Yu1 (AUTHOR)
Publikováno v:
BMC Medical Informatics & Decision Making. 12/20/2023, Vol. 23 Issue 1, p1-10. 10p.
Autor:
Jiayu Wang, Yikang Xu, Lei Liu, Wei Wu, Chunjian Shen, Henan Huang, Ziyi Zhen, Jixian Meng, Chunjing Li, Zhixin Qu, Qinglei he, Yu Tian
Publikováno v:
BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 23, Iss 1, Pp 1-10 (2023)
Abstract Purpose With the change of lifestyle, the occurrence of coronary artery disease presents a younger trend, increasing the medical and economic burden on the family and society. To reduce the burden caused by this disease, this study applied L
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0cca4b3811294a34a4bdea956df53a22
Publikováno v:
In Genomics December 2019 111(6):1839-1852
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Theoretical & Applied Climatology. Aug2018, Vol. 133 Issue 3-4, p973-983. 11p. 1 Diagram, 4 Charts, 4 Graphs, 1 Map.
Autor:
jiayu wang, Yikang Xu, lei liu, wei wu, chunjian shen, henan huang, ziyi zhen, jixian meng, chunjing li, zhixin qu, qinglei he
Publikováno v:
SSRN Electronic Journal.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::24e771203d3ddbf1f9bf18d2c08638f0
https://doi.org/10.2139/ssrn.4233798
https://doi.org/10.2139/ssrn.4233798
Publikováno v:
Genomics. 111:1839-1852
The identification of drug-target interactions has great significance for pharmaceutical scientific research. Since traditional experimental methods identifying drug-target interactions is costly and time-consuming, the use of machine learning method
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::da9bda1a87d062e06e3adb79e021b0ba
https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2018.12.007
https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2018.12.007
Publikováno v:
BIBM
Most attempts to fit a supervised machine learning (ML) model in bioinformatics try to predict the full range of trait or response values. While such prediction tasks effectively capture the entire phenotypic range of the samples, they are cost prohi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::09820768f8d9e2ffb5970eb2410a01f8
https://doi.org/10.1109/bibm49941.2020.9313524
https://doi.org/10.1109/bibm49941.2020.9313524