有序分类相关论文
在机器学习的分类任务中,根据类别之间是否有序,可以把分类任务分为无序数据分类和有序数据分类.比例优势模型是处理有序数据分类......
有序分类是现实生活中广泛存在的一种分类问题。基于排序熵的有序决策树算法（REMT：Rank Entropy Based Decision Tree）是处理有序分类......
大数据时代,人们所接触的数据在数量与维度上与日俱增,网络上有着丰富的量化数据和文本数据,相对于量化数据,文本数据具有比重大,......
基于构建有序决策树,提出了一种新的归纳算法。该算法选择的扩展属性不仅和类的有序互信息值最大,而且要求和同一分支上已被用过的......
有序分类是现实生活中广泛存在的一种分类问题。基于排序熵的有序决策树算法是处理有序分类问题的重要方法之一，这种方法是以排序互......
为识别齿轮裂纹的严重程度信息，提出一种基于有序分类的故障严重程度识别方法。将故障严重程度识别问题视为不同严重程度之间存在序......
目的：探讨流行病学中有序分类结果资料的回归统计分析方法。方法：结合实例论述了累积比数模型、不约束的部分比例模型、连续比模型及......
近年来，故障诊断技术得到了深入研究和广泛应用。随着人工智能、模式识别、机器学习以及计算机技术的发展，故障诊断技术朝着智能化的......
RV减速器是高扭矩的传动设备,被广泛应用于工业机器人当中,它已成为工业机器人关节部位最为核心的零件。RV减速器工作的可靠性至关......
随着教育事业的不断发展,高校教育规模不断扩大,如何提高学生综合素质以及如何科学地评价大学生综合素质成为高校管理者的关注热点......
本文描述有序分类资料的logistic回归模型及参数估计与假设检验,以R语言作为分析工具,利用程序包MASS中的polr函数对数据文件进行......
期刊
由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确......
提出了基于有序分类和支持向量机方法的企业信用评级模型.因企业的信用等级是有序的,使用一般分类方法或回归方法建立的模型不能完......
多水平模型(Multilevel Models)又称随机效应模型(Random Effect Models),它是在二十世纪八十年代,由英美教育统计学家基于方差成......
针对分类数据模型的误差不满足正态分布,Logistic分布等常用分布,而是满足极值分布这类特殊情况时,采用互补双对数模型进行分析。......
目的:探讨多水平模型理论在有序分类重复测量数据具有非独立性或误差分布于多个层次时的应用.方法:阐述了多水平模型的构造方法,及......
