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神经网络集成及研究进展
第118-122页
关键词: 神经网络 神经网络集成 泛化误差
2007年第04期
《广西科技师范学院学报》
粗糙集预测算法的稳定性分析
第11-18页
关键词: 粗糙集预测 置信度算法 泛化误差 经验误差 泛化界
2018年第03期
《西北师范大学学报·自然科学版》
随机森林在降水量长期预报中的应用
第78-83页
关键词: 随机森林 长期降水预报 等级预报 泛化误差 重要性因子评价 决策树 神经网络
2016年第01期
《南水北调与水利科技》
岩体质量分类的PCA—RF模型及应用
第49-55页
关键词: 岩体质量 主成分分析 随机森林 指标相关性 交叉验证 泛化误差
2018年第01期
《黄金科学技术》
改进的并行随机森林算法及其包外估计
第1651-1654页
关键词: mapreduce 随机森林 包外估计 泛化误差 交叉验证
2018年第06期
《计算机应用研究》
方差正则化的分类模型选择准则
第457-467页
关键词: 模型选择 泛化误差 方差正则化
2019年第03期
《计算机科学与探索》
径向基网络的非线性插值与3D点云曲面重构技术
第282-287页
关键词: 非线性插值 泛化误差 delauney三角 点云插值 3d曲面重构
2019年第01期
《数学的实践与认识》
基于随机森林模型的城市空气质量评价
第3151-3156页
关键词: 随机森林模型 空气质量评价 分类 泛化误差 空气质量指数
2017年第11期
《计算机工程与设计》
一种动态性神经网络的集成方法
第49-50页
关键词: 神经网络 动态集成 泛化误差 预测
2004年第03期
《计算机工程》
一种主动学习神经网络集成方法
第375-380页
关键词: 神经网络 神经网络集成 主动学习 遗传算法 泛化误差
2005年第03期
《计算机研究与发展》
并行学习神经网络集成方法
第402-408页
关键词: 并行学习 神经网络 神经网络集成 机器学习 泛化误差
2005年第03期
《计算机学报》
基于自适应样本选择策略的两阶段CEBoosting方法
第77-77页
关键词: boosting方法 选择策略 自适应 两阶段 boosting算法 学习过程 ce 学习效率 样本选择 泛化误差 拟合误差 第二阶段 取样方法 仿真结果 特点 ass 减小
2005年第13期
《中国科技信息》
神经网络集成及研究进展
第118-122页
关键词: 神经网络 神经网络集成 泛化误差
2007年第04期
《柳州师专学报》
Boosting算法综述
第27-29页
关键词: boosting 机器学习 泛化误差 分类 回归
2006年第08期
《计算机应用与软件》
基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法
第16-20页
关键词: 神经网络集成 粒子群优化算法 并行学习 泛化误差
2007年第04期
《山东科学》
LS-Ensem:一种用于回归的集成算法
第719-726页
关键词: 机器学习 回归分析 集成方法 梯度下降 泛化误差
2006年第05期
《计算机学报》
基于随机森林的文本分类模型研究
第5-9页
关键词: 文本分类 随机森林 决策树 泛化误差
2006年第03期
《山东大学学报·理学版》
泛化误差
的三种交叉验证估计方法的比较
第24-26页
关键词: 交叉验证 泛化误差 mse
2013年第01期
《太原师范学院学报·社会科学版》
Out-of-bag样本的应用研究
第1-4页
关键词: bagging 交叉确认法 泛化误差 随机森林
2011年第03期
《软件》
基于版本空间解析中心的多类分类器的泛化性能分析
第1003-1008页
关键词: 多类分类 解析中心 版本空间 泛化误差 上界
2009年第06期
《计算机研究与发展》
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