Introduction
Sélectionner les caractéristiques les plus utiles et les moins redondantes au sein des fonctions d’ordonnancement et réduire les temps d’exécution sont des enjeux en apprentissage d’ordonnancement. Les algorithmes de sélection de variables basés sur les SVM régularisés sont des approches prometteuse...
保存先:
| 主要な著者: | , |
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| フォーマット: | Article ou chapitre numérique |
| 言語: | Français |
| 出版事項: |
2015
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| オンライン･アクセス: | Accès Université d'Orléans et IFPM |