Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
RANDOM FOREST
Liczba odnalezionych rekordów:
10
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/10
Nr opisu:
0000134431
Adolescent age estimation using voice features.
[Aut.]: Marcin
Bugdol
, Monika
Bugdol
, Maria
Bieńkowska
, A.
Lipowicz
, Agata
Wijata
, Andrzej
Mitas
.
-
Biomed. Eng. / Biomed. Tech.
2020 vol. 65 iss. 4
, s. 429-434, bibliogr. 20 poz..
Impact Factor
1.054.
Punktacja MNiSW
40.000
szacowanie wieku
;
las losowy
;
analiza głosu
age estimation
;
random forest
;
voice analysis
2/10
Nr opisu:
0000137548
Intracranial hemorrhage detection in head CT using double-branch convolutional neural network, support vector machine, and random forest.
[Aut.]: Agata
Sage
, Paweł
Badura
.
-
Appl. Sci.
2020 vol. 10 iss. 21
, s. 1-12, bibliogr. 30 poz..
Impact Factor
2.474.
Punktacja MNiSW
70.000
krwotok wewnątrzczaszkowy
;
diagnostyka wspomagana komputerowo
;
tomografia komputerowa
;
uczenie głębokie
;
las losowy
intracranial hemorrhage
;
computer-aided diagnosis
;
computed tomography
;
deep learning
;
random forest
3/10
Nr opisu:
0000123525
Attribute-based assessment of lung nodules in CT using support vector machine and random forest.
[Aut.]: Beata*
Choroba
, Paweł
Badura
.
W:
Information technology in biomedicine
. Proceedings 6th International Conference, ITIB 2018, Kamień Śląski, Poland, June 18-20, 2018. Eds. Ewa Pietka, Pawel Badura, Jacek Kawa, Wojciech Wieclawek. Cham : Springer, 2019
, s. 279-289, bibliogr. 37 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 762 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
diagnostyka wspomagana komputerowo
;
rak płuc
;
klasyfikacja
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
las losowy
computer-aided diagnosis
;
lung cancer
;
classification
;
Support Vector Machine
;
random forest
4/10
Nr opisu:
0000128192
Predictive business process monitoring with tree-based classification algorithms.
[Aut.]: Tomasz
Owczarek
, Piotr
Janke
.
-
Logist. Transp.
2018 vol. 40 no. 4
, s. 73-81, bibliogr. 24 poz..
Punktacja MNiSW
13.000
proces biznesowy
;
predykcja
;
klasyfikacja
;
las losowy
;
zwiększanie gradientu
business process
;
prediction
;
classification
;
random forest
;
gradient boosting
5/10
Nr opisu:
0000118518
Evaluation of the impact of explanatory variables on the accuracy of prediction of daily inflow to the sewage treatment plant by selected models nonlinear.
[Aut.]: B.
Szeląg
, L.
Bartkiewicz
, J.
Studziński
, Krzysztof
Barbusiński
.
-
Arch. Environ. Prot.
2017 vol. 43 no. 3
, s. 74-81, bibliogr. 31 poz..
Impact Factor
1.120.
Punktacja MNiSW
15.000
oczyszczalnia ścieków
;
wydobywanie danych
;
las losowy
;
prognozowanie dopływu ścieków
;
k-najbliższych sąsiadów
;
regresja Kernela
wastewater treatment plant
;
data mining
;
random forest
;
forecasting wastewater inflow
;
k-nearest neighbours
;
Kernel regression
6/10
Nr opisu:
0000117950
Multidimensional feature selection and interaction mining with decision tree based ensemble methods.
[Aut.]: Łukasz*
Król
, Joanna
Polańska
.
W:
11th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics
. PACBB 2017, Porto, Portugal, 21-23 June 2017. Eds. F. Fdez-Riverola, M. Mohamad, M. Rocha, J. De Paz, T. Pinto. Cham : Springer, 2017
, s. 118-125, bibliogr. 13 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 616 2194-5357)
wybór cech
;
integracja cech
;
redukcja wymiarowości
;
klasyfikacja
;
drzewo decyzyjne
;
las losowy
;
randomizowane drzewo
;
selekcja cech Monte Carlo
feature selection
;
feature interaction
;
dimensionality reduction
;
classification
;
decision tree
;
random forest
;
extremely randomized trees
;
Monte Carlo feature selection
7/10
Nr opisu:
0000102427
Application of dimensionality reduction methods for eye movement data classification.
[Aut.]: Aleksandra Helena
Gruca
, Katarzyna
Harężlak
, Paweł
Kasprowski
.
W:
Man-machine interactions 4
. 4th International Conference on Man-Machine Interactions, ICMMI 2015, Kocierz Pass, Poland, October 6-9, 2015. Eds. Aleksandra Gruca, Agnieszka Brachman, Stanisław Kozielski, Tadeusz Czachórski. Berlin : Springer, 2016
, s. 291-303, bibliogr. 24 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 391 2194-5357)
ruch oczu
;
analiza danych
;
DTW
;
redukcja wymiarowości
;
klasyfikacja
;
PCA
;
SVM
;
las losowy
eye movements
;
data analysis
;
DTW
;
dimensionality reduction
;
classification
;
PCA
;
SVM
;
random forest
8/10
Nr opisu:
0000103733
DALSA: domain adaptation for supervised learning from sparsely annotated MR images.
[Aut.]: M.
Goetz
, C.
Weber
, Franciszek Eugeniusz*
Binczyk
, Joanna
Polańska
, R.
Tarnawski
, B.
Bobek-Billewicz
, U.
Koethe
, J.
Kleesiek
, B.
Stieltjes
, K. H.
Maier-Hein
.
-
IEEE Trans. Med. Imaging
2015 vol. 35 iss. 1
, s. 184-196, bibliogr. 48 poz..
Impact Factor
3.756.
Punktacja MNiSW
45.000
multimodalna segmentacja automatyczna
;
segmentacja guza mózgu
;
adaptacja domeny
;
glejak
;
las losowy
;
transfer learning
automatic multi-modal segmentation
;
brain tumor segmentation
;
domain adaptation
;
glioma
;
random forest
;
transfer learning
9/10
Nr opisu:
0000083260
HuntMi: an efficient and taxon-specific approach in pre-miRNA identification.
[Aut.]: Adam
Gudyś
, M.
Szczęśniak
, Marek
Sikora
, I.
Makałowska
.
-
BMC Bioinformatics
2013 vol. 14 art. nr 83
, s. 1-10, bibliogr. 39 poz..
Impact Factor
2.672.
Punktacja MNiSW
35.000
microRNA
;
las losowy
;
analiza genomu
microRNA
;
random forest
;
genome analysis
;
imbalanced learning
10/10
Nr opisu:
0000088760
Wykorzystanie transformacji Hougha w systemie biometrycznym układu naczyniowego palców dłoni.
[Aut.]: Michał
Waluś
, Jacek
Konopacki
.
-
Prz. Elektrot.
2013 R. 89 nr 12
, s. 150-153, bibliogr. 18 poz..
Punktacja MNiSW
14.000
układ naczyniowy palca
;
ekstrakcja cech
;
transformata Hougha
;
las losowy
finger vein
;
feature extraction
;
Hough transform
;
random forest
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie