Zobrazeno 1 - 10
of 48
pro vyhledávání: '"misclassification error rate"'
Publikováno v:
The Journal of Wildlife Management, 2007 Jun 01. 71(4), 1369-1374.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/4496203
Publikováno v:
Journal of Biostatistics and Epidemiology, Vol 5, Iss 2 (2020)
Background & Aim: In this study, efficient Support Vector Machine (SVM) algorithm for feature selection and classification of multi-category tumour classes of biological samples using gene expression profiles was proposed. Methods: Feature selection
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/545386cd32b84097a9008b280a4cb1d4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Aric McDaniel, Franco Matias Ferreyra, Luis G. Giménez-Lirola, Ronaldo Magtoto, Jeffrey J. Zimmerman, Precy D. Magtoto, Maria M. Merodio, Igor Renan Honorato Gatto, Rachel J. Derscheid, David H. Baum, Maria J. Clavijo, Bailey Arruda, Ana Paula Serafini Poeta Silva, Henrique Meiroz de Souza Almeida
Publikováno v:
Journal of Clinical Microbiology
Scopus
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Scopus
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Mycoplasma hyopneumoniae is an economically significant pathogen of swine. M. hyopneumoniae serum antibody detection via commercial enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) is widely used for routine surveillance in commercial swine production sys
Publikováno v:
Journal of Biostatistics and Epidemiology, Vol 5, Iss 2 (2020)
Background & Aim: In this study, efficient Support Vector Machine (SVM) algorithm for feature selection and classification of multi-category tumour classes of biological samples using gene expression profiles was proposed. Methods: Feature selection
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:
BMC Bioinformatics
Background Cell image segmentation (CIS) is an essential part of quantitative imaging of biological cells. Designing a performance measure and conducting significance testing are critical for evaluating and comparing the CIS algorithms for image-base
Publikováno v:
Journal of Applied Science and Technology; Vol 20, No 1-2 (2015); 50-61
A multiclass sequential feature selection and classification (mk-SS) method has been examined using gene expres-sion signatures. The classification efficiency was assessed by both misclassification error rate and correct classification rate at 10-fol
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.