宣告无效
发表于 2025-3-21 17:51:47
书目名称Data Mining影响因子(影响力)<br> http://figure.impactfactor.cn/if/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining影响因子(影响力)学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/ifr/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining网络公开度<br> http://figure.impactfactor.cn/at/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining网络公开度学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/atr/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining被引频次<br> http://figure.impactfactor.cn/tc/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining被引频次学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/tcr/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining年度引用<br> http://figure.impactfactor.cn/ii/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining年度引用学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/iir/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining读者反馈<br> http://figure.impactfactor.cn/5y/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>书目名称Data Mining读者反馈学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/5yr/?ISSN=BK0262899<br><br> <br><br>
miracle
发表于 2025-3-21 23:42:32
Gillian Kidman,Minh Nguyet Nguyenmt wird. In diesem Aufsatz geben wir einen Überblick über eine Reihe von Auswahlmaßen, die in der Vergangenheit für die Induktion von Entscheidungsbäumen vorgeschlagen wurden. Wir erläutern die den Maßen zugrundeliegenden Ideen und vergleichen die betrachteten Maße anhand experimenteller Ergebnisse.
FUME
发表于 2025-3-22 02:35:55
Raphael Bömelburg,Oliver Gassmannesses ‚online ‘und kann als eine mögliche Alternative zu Kohonen’s selbstorganisierender Merkmalskarte (SOM) betrachtet werden. Während SOM ein heuristischer Algorithmus ist, kann ACMMDS aus bekannten Verfahren der multivariaten Statistik hergeleitet werden. Anhand von zwei verschiedenen Datensätzen wird die Anwendung von ACMMDS gezeigt.
Enrage
发表于 2025-3-22 07:20:45
Catherine Lackenby,Hamid SeddighiBeispiels zeigt dieser Beitrag, daß die Annahmen der asymptotischen Theorie bereits bei Vorliegen von nur 200 Beobachtungen Gültigkeit besitzen. Damit existiert ein Hinweis darauf, daß die Anwendung von Hypothesentests auch bei kleinen Datenmengen zu zuverlässigen Ergebnissen führen wird.
Medley
发表于 2025-3-22 10:46:43
,Attributauswahlmaße für die Induktion von Entscheidungsbäumen: Ein Überblick,mt wird. In diesem Aufsatz geben wir einen Überblick über eine Reihe von Auswahlmaßen, die in der Vergangenheit für die Induktion von Entscheidungsbäumen vorgeschlagen wurden. Wir erläutern die den Maßen zugrundeliegenden Ideen und vergleichen die betrachteten Maße anhand experimenteller Ergebnisse.
assent
发表于 2025-3-22 13:32:06
,Adaptive Verfahren der Clusteranalyse und der multidimensionalen Skalierung für die Analyse und Visesses ‚online ‘und kann als eine mögliche Alternative zu Kohonen’s selbstorganisierender Merkmalskarte (SOM) betrachtet werden. Während SOM ein heuristischer Algorithmus ist, kann ACMMDS aus bekannten Verfahren der multivariaten Statistik hergeleitet werden. Anhand von zwei verschiedenen Datensätzen wird die Anwendung von ACMMDS gezeigt.
assent
发表于 2025-3-22 17:43:27
Die statistische Verteilung der Gewichte von neuronalen Netzen bei finiten Datenmengen,Beispiels zeigt dieser Beitrag, daß die Annahmen der asymptotischen Theorie bereits bei Vorliegen von nur 200 Beobachtungen Gültigkeit besitzen. Damit existiert ein Hinweis darauf, daß die Anwendung von Hypothesentests auch bei kleinen Datenmengen zu zuverlässigen Ergebnissen führen wird.
合唱队
发表于 2025-3-22 22:45:43
Raphael Bömelburg,Oliver Gassmannzueinander analysiert. Die Abschnitte 5 und 6 zeigen deren Beziehungen zu graphentheoretischen Ansätzen und sie geben Bedingungen an, die erfüllt sein müssen, um Graphen kausal interpretieren zu können.
树上结蜜糖
发表于 2025-3-23 02:05:13
http://reply.papertrans.cn/27/2629/262899/262899_9.png
仔细阅读
发表于 2025-3-23 06:01:13
Thomas Birkhölzer,Jürgen Vaupelle Netze vor. MTL berücksichtigt diese Wechselbeziehungen und geht über die einfache simultane Prognose der betrachteten Werte hinaus. Der MTL-Ansatz wird anhand eines Prognosewettbewerbs des deutschen Aktienmarkts mit einfachen Partialmodellen verglichen. Die Ergebnisse deuten dabei auf eine Überlegenheit der neuronalen MTL-Methode hin.