Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest

Bài báo trình bày một cách tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất để tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF)

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Nguyễn, Hà Nam
Định dạng:	Bài trích
Ngôn ngữ:	Vietnamese
Thông tin xuất bản:	Đại học Quốc gia Hà Nội 2014
Chủ đề:	PCA Hàm nhân KPCA Random Forest Trích chọn thuộc tính
Truy cập trực tuyến:	http://repository.vnu.edu.vn/handle/11126/4796
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2014)

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2018)

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2018)

Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2015)

Phương pháp chẩn đoán lồi cho hệ thống phi tuyến ứng dụng thuật toán kpca và mạng nơ-ron nhân tạo
Thông tin tác giả:: Huỳnh Duy An, và những người khác

Facade segmentation with a structured random forest
Thông tin tác giả:: Rahmani, K.
Thông tin xuất bản: (2020)

Forecasting stock prices of fintech companies of India using random forest with high-frequency data
Thông tin tác giả:: Singh, Manohar, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2024)

Mangrove classification using support vector machines and random forest algorithm : a comparative study
Thông tin tác giả:: Campomanes, F.
Thông tin xuất bản: (2020)

Dự báo xác suất vỡ nợ theo thời gian của các khoản vay cá nhân bằng mô hình Random Survival Forest
Thông tin tác giả:: Đoàn Trọng Tuyến

A semi-automatic cropland mapping approach using GEOBIA and random forests on black-and-white aerial photography
Thông tin tác giả:: Vogels, M.F.A. de
Thông tin xuất bản: (2020)

Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 để xác định vị trí trượt lở đất bằng mô hình phân loại Random Forest
Thông tin tác giả:: Đoàn Viết Long
Thông tin xuất bản: (2021)

Ứng dụng mô hình hồi quy logistics và thuật toán Random Forest dự báo khách hàng rời bỏ sử dụng dịch vụ viễn thông.
Thông tin tác giả:: Chu Văn An
Thông tin xuất bản: (2023)

Using machine learning prediction models for quality control a case study from the automotive industry
Thông tin tác giả:: Mohamed Kais, Msakni, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Khả năng xây dựng bản đồ lớp phủ mặt đất từ dữ liệu viễn thám sentinel-2 theo phương pháp phân loại Random forest trên nền tảng điện toán đám mây

The role of institutional quality in the relationship between financial development and economic growth: Emerging markets and middle-income economies
Thông tin tác giả:: Bayraktar, Yuksel, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2024)

Tối ưu hóa giảm kênh eeg cho bài toán nhận diện cảm xúc bằng phương pháp PCA
Thông tin tác giả:: Trần, Minh Ánh
Thông tin xuất bản: (2024)

On the stability of the distribution function of the composed random variables by their index random variable
Thông tin tác giả:: Nguyen, Huu Bao
Thông tin xuất bản: (2017)

Semantic segmentation of forest stands of pure species as a global optimzation problem
Thông tin tác giả:: Dechesne, C.
Thông tin xuất bản: (2020)

Applying linear mixed model (lmm) to analyze forestry data, checking autocorrelation and random effects, using r
Thông tin tác giả:: Bui Manh, Hung, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2017)

Áp dụng mô hình hồi quy logistics và thuật toán random forest để đánh giá khả năng rời bỏ dịch vụ thương mại điện tử của khách hàng.
Thông tin tác giả:: Nguyễn Thuỳ Dương
Thông tin xuất bản: (2023)

Detecting atlantic forest patches applying geobia and data mining techniques
Thông tin tác giả:: Girolamo Neto, C.D.
Thông tin xuất bản: (2020)

Global Response Sensitivity Analysis of Randomly Excited Dynamic Structures
Thông tin tác giả:: Abhinav,S.

Áp dụng mô hình hồi quy logistics và thuật toán random forest để đánh giá khả năng rời bỏ dịch vụ thương mại điện tử của khách hàng
Thông tin tác giả:: Nguyễn Thuỳ Dương
Thông tin xuất bản: (2023)

Solving linear and quadratic random matrix differential equations: A mean square approach
Thông tin tác giả:: Casabán,M.-C.

Modeling and analysis of a non-autonomous single-species model with impulsive and random perturbations
Thông tin tác giả:: Liu,Zhijun

Anomalous spreading and misidentiﬁcation of spatial random walk models
Thông tin tác giả:: Kawai ,Reiichiro

Love of forest for forest conservation
Thông tin tác giả:: Trung Dinh

Random vibrations :theory and practice /Paul H. Wirsching, Thomas L. Paez, Keith Ortiz.
Thông tin tác giả:: Wirsching, Paul H., và những người khác

Intravenous vitamin C monotherapy in critically ill patients a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials with trial sequential analysis
Thông tin tác giả:: Zheng-Yii, Lee, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Fashioning Australia's forests /John Dargavel.
Thông tin tác giả:: Dargavel, John.

Semantic segmentation of settlement patterns in gray-scale map images using RF and CRF within an HPC environment
Thông tin tác giả:: Schemala, D. de
Thông tin xuất bản: (2020)

Markov Random Fields and Their Applications / Ross KindermannJ. Laurie Snell
Thông tin tác giả:: Ross Kindermann/J. Laurie Snell

Mapping of Shorea robusta Forest Using Time Series MODIS Data
Thông tin tác giả:: Ghimire, B.R., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Identification and estimation of categorical random coefficient models
Thông tin tác giả:: Zhan, Gao, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Probability, Random Variables, and Random Processes: Theory and Signal Processing Applications
Thông tin tác giả:: Shynk, John J.
Thông tin xuất bản: (2016)

Development and validation of a multivariable model predicting the required catheter dwell time among mechanically ventilated critically ill patients in three randomized trials
Thông tin tác giả:: Jeanne, Iachkine, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Stochastic processes and random vibrations theory and Practice / J. Solnes
Thông tin tác giả:: Solnes, Julius.

Bounded generalized random linear operators
Thông tin tác giả:: Nguyen, Thinh
Thông tin xuất bản: (2017)

Modeling forest Trees and Stands

Intuitive Probability and Random Processes Using MATLAB / Steven M. Kay
Thông tin tác giả:: Kay, Steven M.