1) dimensionality reduction
维数约简
1.
Most machine learning tasks confront the problem of dimensionality reduction for extracting meaningful features and processing convenience.
基于图谱理论,提出了一种结合路径特征和距离特征的维数约简方法,旨在发掘和保持原有数据中有意义的局部近邻关系。
2.
This survey introduces general solutions to every step of the categorization process including document modeling,feature selection,dimensionality reduction,classification scheme selection.
从文本分类实现过程的各个环节,包括建立文档模型、特征提取、维数约简、选择分类策略几个方面分别给出了目前实用的解决方案,同时对各种算法进行了分类和性能上的定性与定量的比较,最后讨论了国内文本分类研究中的一些问题和未来的发展。
3.
In this dissertation, some key issues on manifold learning have been studied, the main contributions are summarized as follows:Baed on the analysis of PCA and MVU, we propose a new nonlinear dimensionality reduction method called distinguishing variance embedding (DVE).
如何对高维数据进行有效维数约简,并由此发现其内在结构和规律已成为高维信息处理研究的关键问题之一。
2) dimension reduction
维数约简
1.
Collaborative filtering recommendation model based on effective dimension reduction and K-means clustering
为了克服"维灾"所带来的问题,提出一种基于主成分分析的维数约简方法,并在转换后的低维向量空间上进行K-means聚类算法,以减少目标用户的最近邻搜索范围,代替在超高维空间上逐一寻找最近邻的过程。
3) data reduction
数据约简
1.
Study on data reduction and rules discovery based on convex Rough set;
基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究
2.
Study on the Building Checks Price Based on Data Reduction;
基于数据约简的楼盘价格的研究
3.
Data Reduction and the Application in Auditing of the Social Security Network;
数据约简及其在社保联网审计中的应用
4) reduced score
简约分数
5) Quantity reduction
数量约简
6) parameters reduction
参数约简
1.
After comparing attributes reduction of rough sets and parameters reduction of soft sets,this paper presents a method of parameters reduction in soft set based on invariability of optimal choice objects.
在比较分析了粗糙集属性约简和软集合参数约简的基础上,提出了软集合中基于最优选择对象不变的参数约简方法。
补充资料:约迪·维维亚尼
约迪·维维亚尼 jody viviani
性别: 男
国籍: 法国
出生城市:
出生日期: 1982年1月25日
身高: 189cm
体重: 77kg
场上位置: 守门员
场上编号: 1
所属团队: 圣埃蒂安
曾效力团队: 蒙彼利埃
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条