高维小样本分类问题中特征选择研究综述
2017-11-03 14:43
169 查看
相关文章推荐
- 将特征离散成高维的布尔特征可以解决分类模型的非线性问题
- 二分类问题特征选择的常用两个方法
- 从文本分类问题中的特征词选择算法追踪如何将数学知识,数学理论迁移到实际工程中去
- 借助weka实现的分类器进行针对文本分类问题的特征词选择实验(实验代码备份)
- 用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
- 特征选择常用算法综述
- 特征选择常用算法综述
- 特征选择常用算法综述
- 分类问题 特征向量的归一化方法
- 文本分类入门(十一)特征选择方法之信息增益 (转)
- 文本分类中的特征词选择算法系列科普(前言AND 一)
- 分类方法中样本类别不均衡问题
- 特征选择常用算法综述
- 特征选择常用算法综述
- 特征选择常用算法综述
- java实现文本分类中卡方特征选择
- 特征选择常用算法综述
- 特征选择常用算法综述
- 类间样本数量不平衡对分类模型性能的影响问题
- 解决分类样本不平衡问题