State University of New York at Binghamton;
机译:增强语音相关功能的选择,以提高情感检测中多类Svm的性能
机译:基于互信息的特征选择和基于模糊LS-SVM的分类器在运动分类中的应用。
机译:用于支持向量机中特征选择的K-top得分对算法及其在微阵列数据分类中的应用
机译:基于MOGA-CD特征选择方法的胎儿健康状况分类。
机译:基于假设余量的加权,用于使用增强的特征选择:理论,算法和应用。
机译:基于SVM-RFE的多类SVM分类器特征选择和田口参数优化
机译:AdaBoost用于特征选择,分类及其与SVM的关系,综述