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陈黎; 李志蜀; 琚生根; 唐小棚; 梁时木; 韩国辉;
四川大学计算机学院;
成都610064;
主题爬虫; 分类器; 支持向量机; 特征选择; 金融;
机译:预测Imbalyded DataSet上的极端金融风险:基于SVM分类器的组合内核FCM和内核尺
机译:与基于RBF核的SVM相比,基于PUK核的SVM在纱线强力预测中的性能
机译:基于主题网络爬虫的服装信息收集
机译:引导主题爬虫通过隧道的动态调整爬虫算法研究
机译:通过主题分析预测市场资本,以促进客户参与金融行业
机译:基于Adaboost-SVM的概率算法可基于结构化序列特征预测所有成熟的miRNA位点
机译:基于模糊信息粒度SVM的动态金融传染预测模型
机译:更好的内核和编码方案可以改进基于sVm的二级结构预测。
机译:基于SVM的机器学习算法的学生生理健康行为预测模型
机译:基于CSVM的股市价格趋势预测
机译:未来金融预测系统,未来金融预测方法和未来金融预测计划
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