期刊文章详细信息
基于十折法交叉验证的代表选举分类
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西南石油大学网络与信息化中心 [2]西南石油大学计算机科学学院 [3]西南石油大学经济管理学院 [4]天津大学仁爱学院信息工程学院
基 金：四川省科技厅应用基础研究项目(2019YJ0314);西南石油大学课外开放实验项目立项(KSP19G05);西南石油大学课外开放实验项目立项(2020KSP61001)。
年 份：2021
期 号：18
起止页码：100-101
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：本文针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法的研究工作,对算法进行了改进,以期提高算法的分类精度。对机器学习中的基于代表的分类领域起到推动作用。如付诸现实将有助于提高分类的精确度、降低分类成本,有助于算法的研究进展。
关 键 词：交叉验证 粗糙集理论 机器学习 算法分类 分类算法 分类精度 科研人员 十折法
分 类 号：TP18]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
