Zobrazeno 1 - 10
of 126
pro vyhledávání: '"wrapper approach"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 62341-62357 (2024)
The identification of suitable feature subsets from High-Dimensional Low-Sample-Size (HDLSS) data is of paramount importance because this dataset often contains numerous redundant and irrelevant features, leading to poor classification performance. H
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/06d6923e3a5e4dc0b17690f2c12390e0
Autor:
Kusy Maciej, Zajdel Roman
Publikováno v:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Vol 31, Iss 4, Pp 685-696 (2021)
This paper considers feature selection as a problem of an aggregation of three state-of-the-art filtration methods: Pearson’s linear correlation coefficient, the ReliefF algorithm and decision trees. A new wrapper method is proposed which, on the b
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1d4a9f1a2d774c1fa95f153fd49b2b2b
Publikováno v:
Journal of Integrative Neuroscience, Vol 19, Iss 2, Pp 259-272 (2020)
One of the challenges in brain-computer interface systems is obtaining motor imagery recognition from brain activities. Brain-signal decoding robustness and system performance improvement during the motor imagery process are two of the essential issu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ed72d13607554f99909bc4f64cbafb8d
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 191850-191861 (2020)
Sentiment analysis or opinion mining is the key to natural language processing for the extraction of useful information from the text documents of numerous sources. Several different techniques, i.e., simple rule-based to lexicon-based and more sophi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3cd6630fa7cf44a38e22c64be2a010ef
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.
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:
Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, Vol 6, Iss 1, Pp 69-78 (2018)
This work reports the results of four ensemble approaches with the M5 model tree as the base regression model to anticipate Sodium Adsorption Ratio (SAR). Ensemble methods that combine the output of multiple regression models have been found to be mo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a922ab2e3e7e40e5a8dafb809e692a2f
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.