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ACOSTA-MENDOZA, NIUSVEL, ALICIA MORALES-REYES, HUGO JAIR ESCALANTE et ANDRÉS GAGO-ALONSO. « LEARNING TO ASSEMBLE CLASSIFIERS VIA GENETIC PROGRAMMING ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 28, no 07 (14 octobre 2014) : 1460005. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001414600052.
Texte intégralReddy, S. Pavan Kumar, et U. Sesadri. « A Bootstrap Aggregating Technique on Link-Based Cluster Ensemble Approach for Categorical Data Clustering ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 10, no 8 (30 août 2013) : 1913–21. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v10i8.1468.
Texte intégralGoyal, Jyotsana. « IMPROVING CLASSIFICATION PERFORMANCE USING ENSEMBLE LEARNING APPROACH ». BSSS Journal of Computer 14, no 1 (30 juin 2023) : 63–75. http://dx.doi.org/10.51767/jc1409.
Texte intégralCawood, Pieter, et Terence Van Zyl. « Evaluating State-of-the-Art, Forecasting Ensembles and Meta-Learning Strategies for Model Fusion ». Forecasting 4, no 3 (18 août 2022) : 732–51. http://dx.doi.org/10.3390/forecast4030040.
Texte intégralLenin, Thingbaijam, et N. Chandrasekaran. « Learning from Imbalanced Educational Data Using Ensemble Machine Learning Algorithms ». Webology 18, Special Issue 01 (29 avril 2021) : 183–95. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si01/web18053.
Texte intégralArora, Madhur, Sanjay Agrawal et Ravindra Patel. « Machine Learning Technique for Predicting Location ». International Journal of Electrical and Electronics Research 11, no 2 (30 juin 2023) : 639–45. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.110254.
Texte intégralRahimi, Nouf, Fathy Eassa et Lamiaa Elrefaei. « An Ensemble Machine Learning Technique for Functional Requirement Classification ». Symmetry 12, no 10 (25 septembre 2020) : 1601. http://dx.doi.org/10.3390/sym12101601.
Texte intégral., Hartono, Opim Salim Sitompul, Erna Budhiarti Nababan, Tulus ., Dahlan Abdullah et Ansari Saleh Ahmar. « A New Diversity Technique for Imbalance Learning Ensembles ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.14 (8 avril 2018) : 478. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.11251.
Texte intégralTeoh, Chin-Wei, Sin-Ban Ho, Khairi Shazwan Dollmat et Chuie-Hong Tan. « Ensemble-Learning Techniques for Predicting Student Performance on Video-Based Learning ». International Journal of Information and Education Technology 12, no 8 (2022) : 741–45. http://dx.doi.org/10.18178/ijiet.2022.12.8.1679.
Texte intégralHussein, Salam Allawi, Alyaa Abduljawad Mahmood et Emaan Oudah Oraby. « Network Intrusion Detection System Using Ensemble Learning Approaches ». Webology 18, SI05 (30 octobre 2021) : 962–74. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si05/web18274.
Texte intégralP A, Sadiyamole, et Dr Manju Priya S. « Heart Disease Prediction Using Ensemble Stacking Technique ». International Journal of Engineering Research in Computer Science and Engineering 9, no 8 (6 août 2022) : 19–24. http://dx.doi.org/10.36647/ijercse/09.08.art004.
Texte intégralZubair Khan, Mohammad. « Hybrid Ensemble Learning Technique for Software Defect Prediction ». International Journal of Modern Education and Computer Science 12, no 1 (8 février 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2020.01.01.
Texte intégralPandey, Hemakshi, Riya Goyal, Deepali Virmani et Charu Gupta. « Ensem_SLDR : Classification of Cybercrime using Ensemble Learning Technique ». International Journal of Computer Network and Information Security 14, no 1 (8 février 2021) : 81–90. http://dx.doi.org/10.5815/ijcnis.2022.01.07.
Texte intégralAl Duhayyim, Mesfer, Sidra Abbas, Abdullah Al Hejaili, Natalia Kryvinska, Ahmad Almadhor et Uzma Ghulam Mohammad. « An Ensemble Machine Learning Technique for Stroke Prognosis ». Computer Systems Science and Engineering 47, no 1 (2023) : 413–29. http://dx.doi.org/10.32604/csse.2023.037127.
Texte intégralChandra Jena, Prakash, Subhendu Kumar Pani et Debahuti Mishra. « A novel approach to ensemble learning in distributed data mining ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.3 (8 juin 2018) : 233. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.33.14159.
Texte intégralDhanwanth, Batini, Bandi Vivek, M. Abirami, Shaik Mohammad Waseem et Challapalli Manikantaa. « Forecasting Chronic Kidney Disease Using Ensemble Machine Learning Technique ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 5s (1 juin 2023) : 336–44. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i5s.7035.
Texte intégralSun, Xiao Wei, et Hong Bo Zhou. « Research on Applied Technology in Experiments with Three Boosting Algorithms ». Advanced Materials Research 908 (mars 2014) : 513–16. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.908.513.
Texte intégralLiu, Rencheng, Saqib Ali, Syed Fakhar Bilal, Zareen Sakhawat, Azhar Imran, Abdullah Almuhaimeed, Abdulkareem Alzahrani et Guangmin Sun. « An Intelligent Hybrid Scheme for Customer Churn Prediction Integrating Clustering and Classification Algorithms ». Applied Sciences 12, no 18 (18 septembre 2022) : 9355. http://dx.doi.org/10.3390/app12189355.
Texte intégralShah, Shariq, Hossein Ghomeshi, Edlira Vakaj, Emmett Cooper et Rasheed Mohammad. « An Ensemble-Learning-Based Technique for Bimodal Sentiment Analysis ». Big Data and Cognitive Computing 7, no 2 (30 avril 2023) : 85. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc7020085.
Texte intégralVacchetti, Bartolomeo, et Tania Cerquitelli. « Cinematographic Shot Classification with Deep Ensemble Learning ». Electronics 11, no 10 (13 mai 2022) : 1570. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11101570.
Texte intégralCui, Su, Yiliang Han, Yifei Duan, Yu Li, Shuaishuai Zhu et Chaoyue Song. « A Two-Stage Voting-Boosting Technique for Ensemble Learning in Social Network Sentiment Classification ». Entropy 25, no 4 (24 mars 2023) : 555. http://dx.doi.org/10.3390/e25040555.
Texte intégralTroć, Maciej, et Olgierd Unold. « Self-adaptation of parameters in a learning classifier system ensemble machine ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 20, no 1 (1 mars 2010) : 157–74. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-010-0012-8.
Texte intégralChandrasekar, Jayakumar, Surendar Madhawa et J. Sangeetha. « Data-driven disruption prediction in GOLEM Tokamak using ensemble classifiers ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 6 (4 décembre 2020) : 8365–76. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189155.
Texte intégralRhmann, Wasiur. « An Ensemble of Hybrid Search-Based Algorithms for Software Effort Prediction ». International Journal of Software Science and Computational Intelligence 13, no 3 (juillet 2021) : 28–37. http://dx.doi.org/10.4018/ijssci.2021070103.
Texte intégralLi, Xingjian, Haoyi Xiong, Zeyu Chen, Jun Huan, Cheng-Zhong Xu et Dejing Dou. « “In-Network Ensemble” : Deep Ensemble Learning with Diversified Knowledge Distillation ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, no 5 (31 octobre 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/3473464.
Texte intégralAdamu, Yusuf Aliyu. « MALARIA PREDICTION MODEL USING ADVANCED ENSEMBLE MACHINE LEARNING TECHNIQUES ». Journal of Medical pharmaceutical and allied sciences 10, no 6 (15 décembre 2021) : 3794–801. http://dx.doi.org/10.22270/jmpas.v10i6.1701.
Texte intégralFerano, Francisco Calvin Arnel, Amalia Zahra et Gede Putra Kusuma. « Stacking ensemble learning for optical music recognition ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 5 (1 octobre 2023) : 3095–104. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i5.5129.
Texte intégralChristianah, Abikoye Oluwakemi, Benjamin Aruwa Gyunka et Akande Noah Oluwatobi. « Optimizing Android Malware Detection Via Ensemble Learning ». International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 14, no 09 (17 juin 2020) : 61. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v14i09.11548.
Texte intégralMunsarif, Muhammad, Muhammad Sam’an et Safuan Safuan. « Peer to peer lending risk analysis based on embedded technique and stacking ensemble learning ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 6 (1 décembre 2022) : 3483–89. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i6.3927.
Texte intégralHamori, Hitoshi, et Shigeyuki Hamori. « Does Ensemble Learning Always Lead to Better Forecasts ? » Applied Economics and Finance 7, no 2 (12 février 2020) : 51. http://dx.doi.org/10.11114/aef.v7i2.4716.
Texte intégralMahajan, Palak, Shahadat Uddin, Farshid Hajati et Mohammad Ali Moni. « Ensemble Learning for Disease Prediction : A Review ». Healthcare 11, no 12 (20 juin 2023) : 1808. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare11121808.
Texte intégralSarkar, Nipa, et Asha Rani Borah. « Predicting ESRD Risk via Supervised and Ensemble Machine Learning Technique ». International Journal of Research in Advent Technology 7, no 4 (10 avril 2019) : 173–77. http://dx.doi.org/10.32622/ijrat.74201970.
Texte intégralLee, Yen-Hsien, Paul Jen-Hwa Hu, Tsang-Hsiang Cheng, Te-Chia Huang et Wei-Yao Chuang. « A preclustering-based ensemble learning technique for acute appendicitis diagnoses ». Artificial Intelligence in Medicine 58, no 2 (juin 2013) : 115–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2013.03.007.
Texte intégralAlruily, Meshrif, Sameh Abd El-Ghany, Ayman Mohamed Mostafa, Mohamed Ezz et A. A. Abd El-Aziz. « A-Tuning Ensemble Machine Learning Technique for Cerebral Stroke Prediction ». Applied Sciences 13, no 8 (18 avril 2023) : 5047. http://dx.doi.org/10.3390/app13085047.
Texte intégralKrasnopolsky, Vladimir M., et Ying Lin. « A Neural Network Nonlinear Multimodel Ensemble to Improve Precipitation Forecasts over Continental US ». Advances in Meteorology 2012 (2012) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2012/649450.
Texte intégralVerma, Pratibha, Vineet Kumar Awasthi et Sanat Kumar Sahu. « A Novel Design of Classification of Coronary Artery Disease Using Deep Learning and Data Mining Algorithms ». Revue d'Intelligence Artificielle 35, no 3 (30 juin 2021) : 209–15. http://dx.doi.org/10.18280/ria.350304.
Texte intégralDevi, Debashree, Suyel Namasudra et Seifedine Kadry. « A Boosting-Aided Adaptive Cluster-Based Undersampling Approach for Treatment of Class Imbalance Problem ». International Journal of Data Warehousing and Mining 16, no 3 (juillet 2020) : 60–86. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.2020070104.
Texte intégralSalunkhe, Uma R., et Suresh N. Mali. « Security Enrichment in Intrusion Detection System Using Classifier Ensemble ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2017 (2017) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2017/1794849.
Texte intégralTsai, Chih-Fong, et Chihli Hung. « Modeling credit scoring using neural network ensembles ». Kybernetes 43, no 7 (29 juillet 2014) : 1114–23. http://dx.doi.org/10.1108/k-01-2014-0016.
Texte intégralTang, Ling, Wei Dai, Lean Yu et Shouyang Wang. « A Novel CEEMD-Based EELM Ensemble Learning Paradigm for Crude Oil Price Forecasting ». International Journal of Information Technology & ; Decision Making 14, no 01 (janvier 2015) : 141–69. http://dx.doi.org/10.1142/s0219622015400015.
Texte intégralAli, Abdullah Marish, Fuad A. Ghaleb, Bander Ali Saleh Al-Rimy, Fawaz Jaber Alsolami et Asif Irshad Khan. « Deep Ensemble Fake News Detection Model Using Sequential Deep Learning Technique ». Sensors 22, no 18 (15 septembre 2022) : 6970. http://dx.doi.org/10.3390/s22186970.
Texte intégralNamoun, Abdallah, Burhan Rashid Hussein, Ali Tufail, Ahmed Alrehaili, Toqeer Ali Syed et Oussama BenRhouma. « An Ensemble Learning Based Classification Approach for the Prediction of Household Solid Waste Generation ». Sensors 22, no 9 (5 mai 2022) : 3506. http://dx.doi.org/10.3390/s22093506.
Texte intégralLi, Kai, et Hong Tao Gao. « A Subgraph-Based Selective Classifier Ensemble Algorithm ». Advanced Materials Research 219-220 (mars 2011) : 261–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.219-220.261.
Texte intégralSrınıvasa Rao, B. « A New Ensenble Learning based Optimal Prediction Model for Cardiovascular Diseases ». E3S Web of Conferences 309 (2021) : 01007. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901007.
Texte intégralHashim, Dhurgham Kadhim, et Lamia Abed Noor Muhammed. « Performance of K-means algorithm based an ensemble learning ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 1 (1 février 2022) : 575–80. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i1.3550.
Texte intégralLiu, Kun-Hong, Muchenxuan Tong, Shu-Tong Xie et Vincent To Yee Ng. « Genetic Programming Based Ensemble System for Microarray Data Classification ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2015 (2015) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2015/193406.
Texte intégralAhmed, Kanwal, Muhammad Imran Nadeem, Dun Li, Zhiyun Zheng, Nouf Al-Kahtani, Hend Khalid Alkahtani, Samih M. Mostafa et Orken Mamyrbayev. « Contextually Enriched Meta-Learning Ensemble Model for Urdu Sentiment Analysis ». Symmetry 15, no 3 (3 mars 2023) : 645. http://dx.doi.org/10.3390/sym15030645.
Texte intégralAli, Muhammad Danish, Adnan Saleem, Hubaib Elahi, Muhammad Amir Khan, Muhammad Ijaz Khan, Muhammad Mateen Yaqoob, Umar Farooq Khattak et Amal Al-Rasheed. « Breast Cancer Classification through Meta-Learning Ensemble Technique Using Convolution Neural Networks ». Diagnostics 13, no 13 (30 juin 2023) : 2242. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13132242.
Texte intégralShamsuddin, Siti Nurasyikin, Noriszura Ismail et R. Nur-Firyal. « Life Insurance Prediction and Its Sustainability Using Machine Learning Approach ». Sustainability 15, no 13 (7 juillet 2023) : 10737. http://dx.doi.org/10.3390/su151310737.
Texte intégralTama, Bayu Adhi, et Marco Comuzzi. « Leveraging a Heterogeneous Ensemble Learning for Outcome-Based Predictive Monitoring Using Business Process Event Logs ». Electronics 11, no 16 (15 août 2022) : 2548. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11162548.
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