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基于相关性特征权重选择决策树算法的学术关系分类规则提取.pptx
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基于相关性特征权重选择决策树算法的学术关系分类规则提取.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO研究背景研究意义PARTTHREE研究方法技术路线PARTFOUR相关性特征权重的选择决策树算法的优化PARTFIVE学术关系分类规则的提取分类规则的验证与评估PARTSIX实验设置与数据来源实验结果展示结果分析与其他算法的比较PARTSEVEN研究结论研究不足与展望THANKYOU
2024-10-06
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基于相关性特征权重选择决策树算法的学术关系分类规则提取的中期报告.docx
基于相关性特征权重选择决策树算法的学术关系分类规则提取的中期报告一、研究背景及意义随着学术研究的不断深入，学术界对于学术关系分类规则的需求也越来越强烈。学术关系分类是指将学术界中的学者之间的合作关系、学术关系等按照一定的规则进行分类和组合，用以分析学术界中的知识传播、学术交流等关键问题。因此，学术关系分类规则对于了解学术界的整体结构、创新体系，推动学术交流合作以及评价学术成果等方面都具有重要意义。目前，学术关系分类规则的提取主要依靠人工阅读和分析。虽然人工分析能够解决一些简单的分类任务，但是对于复杂的学术
2024-09-18
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2023-11-13
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2024-11-14
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基于相关性的癌症特征选择及分类算法研究的中期报告1.研究背景和意义随着现代医学的发展，癌症已经成为人类健康的一个重要问题。癌症早期的识别和治疗是防治癌症的重要环节之一。近年来，基于机器学习的癌症预测模型得到了广泛的应用，已成为癌症诊断和治疗的重要手段。这种方法需要从大量的癌症数据中选取关键特征，以辅助医生进行诊断和治疗。特征选择是基于数据分析的一个重要步骤，能够从大量的特征中提取出与目标变量相关的部分。因此，特征选择在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。2.研究目的和方法本研究的主要目的是提出一种基于相关
2024-10-01
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