Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
RỪNG NGẪU NHIÊN CẢI TIẾN CHO PHÂN LOẠI DỮ LIỆU GIEN

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất giải thuật rừng ngẫu nhiên cải tiến cho phân lớp dữ liệu gien thường có rất ít các phần tử dữ liệu nhưng số chiều rất lớn và có nhiễu. Trong thực tế, giải thuật rừng ngẫu nhiên của Breiman thường được sử dụng cho phân lớp kiểu dữ liệu như dữ liệu gien. Tuy nhiên, do sử dụng luật bình chọn số đông ở nút lá của cây quyết định làm dự báo của rừng ngẫu nhiên bị giảm. Để cải thiện kết quả dự báo của rừng ngẫu nhiên, chúng tôi đề xuất thay thế.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Cải tiến phương pháp rừng ngẫu nhiên có điều hướng để áp dụng cho dữ liệu SNP

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học: Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Rừng ngẫu nhiên cải tiến cho lựa chọn thuộc tính và phân loại dữ liệu gen

Ứng dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên trong xây dựng bản đồ nhạy cảm trượt lở khu vực sông huyện Văn Yên, Yên Bái

Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phát triển hệ thống dự đoán điểm thi tốt nghiệp của học sinh trung học phổ thông sử dụng kỹ thuật rừng ngẫu nhiên hồi quy

Đánh giá ảnh hưởng rung lắc đến sai số thuật toán xác định tư thế vật mang bằng phương pháp mô phỏng

Phương pháp lấy mẫu thuộc tính mới trong rừng ngẫu nhiên cho phân tích dữ liệu SNP

Phân loại dấu vân tay với rừng ngẫu nhiên xiên phân và phương pháp biểu diễn đặc trưng không đổi

Giải thuật rừng ngẫu nhiên với luật gán nhãn cục bộ cho phân lớp

Ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.