تحميل...
A Hierarchical Feature and Sample Selection Framework and Its Application for Alzheimer’s Disease Diagnosis
Classification is one of the most important tasks in machine learning. Due to feature redundancy or outliers in samples, using all available data for training a classifier may be suboptimal. For example, the Alzheimer’s disease (AD) is correlated with certain brain regions or single nucleotide polym...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Sci Rep |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
Nature Publishing Group
2017
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5372170/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28358032 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1038/srep45269 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|