目的 探索深度神经网络(DNN)联合不同正则化方法后模型预测准确性的差异;探索模型预测准确性较高时的样本特征规律.方法 R软件产生......

目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实......

目的验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异......

目的探索基于深度学习模型联合正则化方法在小样本高维数据特征筛选中的优势。方法通过模拟实验和实际数据分析比较深度学习模型单......

目的 探讨基于错分代价的Hinge Boost算法在二分类高维数据中分类判别的效果。方法 通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对Hinge ......

目的探讨比例优势boosting算法在高维组学多分类有序数据中变量筛选和分类预测的应用。方法通过模拟实验和实例比较比例优势boosti......