Articles de revues sur le sujet « UCI MACHINE LEARNING »
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Aprianto, Kasiful. « Heart Disease UCI Machine Learning ». JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering) 5, no 02 (30 septembre 2021) : 70–74. http://dx.doi.org/10.25077/jitce.5.02.70-74.2021.
Texte intégralMohammad, Ahmad Saeed, Musab T. S. Al-Kaltakchi, Jabir Alshehabi Al-Ani et Jonathon A. Chambers. « Comprehensive Evaluations of Student Performance Estimation via Machine Learning ». Mathematics 11, no 14 (18 juillet 2023) : 3153. http://dx.doi.org/10.3390/math11143153.
Texte intégralTURAN, SELIN CEREN, et MEHMET ALI CENGIZ. « ENSEMBLE LEARNING ALGORITHMS ». Journal of Science and Arts 22, no 2 (30 juin 2022) : 459–70. http://dx.doi.org/10.46939/j.sci.arts-22.2-a18.
Texte intégralVranjković, Vuk S., Rastislav J. R. Struharik et Ladislav A. Novak. « Reconfigurable Hardware for Machine Learning Applications ». Journal of Circuits, Systems and Computers 24, no 05 (8 avril 2015) : 1550064. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126615500644.
Texte intégralKibria, Md Golam, et Mehmet Sevkli. « Application of Deep Learning for Credit Card Approval : A Comparison with Two Machine Learning Techniques ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 4 (août 2021) : 286–90. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.4.1049.
Texte intégralAnderies, Anderies, Jalaludin Ar Raniry William Tchin, Prambudi Herbowo Putro, Yudha Putra Darmawan et Alexander Agung Santoso Gunawan. « Prediction of Heart Disease UCI Dataset Using Machine Learning Algorithms ». Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal 4, no 3 (30 septembre 2022) : 87–93. http://dx.doi.org/10.21512/emacsjournal.v4i3.8683.
Texte intégralVerma, Raunak, Shashank Tandon et Mr Vinayak. « Heart Disease Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 1872–76. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42687.
Texte intégralHamed, Samer, Abdelwadood Mesleh et Abdullah Arabiyyat. « Breast Cancer Detection Using Machine Learning Algorithms ». International Journal of Computer Science and Mobile Computing 10, no 11 (30 novembre 2021) : 4–11. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2021.v10i11.002.
Texte intégralAlnemari, Shouq, et Majid Alshammari. « Detecting Phishing Domains Using Machine Learning ». Applied Sciences 13, no 8 (7 avril 2023) : 4649. http://dx.doi.org/10.3390/app13084649.
Texte intégralSuneetha Rani R, Gayathri B, Venkata Surya M, Jharani Asha Kiran P et Siva Krishna R. « Detecting counterfeit banknotes with machine learning ». South Asian Journal of Engineering and Technology 12, no 3 (11 juillet 2022) : 146–51. http://dx.doi.org/10.26524/sajet.2022.12.40.
Texte intégralDas, Shuvojit. « Human Activity Recognition using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 4188–93. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44722.
Texte intégralLi, Yibo, Chao Liu, Senyue Zhang, Wenan Tan et Yanyan Ding. « Reproducing Polynomial Kernel Extreme Learning Machine ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 5 (20 septembre 2017) : 795–802. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0795.
Texte intégralMuliawan, Agung, Achmad Rizal et Sugondo Hadiyoso. « Heart Disease Prediction based on Physiological Parameters Using Ensemble Classifier and Parameter Optimization ». Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) 5, no 1 (10 décembre 2023) : 258–67. http://dx.doi.org/10.37385/jaets.v5i1.2169.
Texte intégralSandhiya, Prof Dr R. « Heat Disease Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VI (15 juillet 2021) : 846–52. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36372.
Texte intégralAhamad, Ghulab Nabi, Shafiullah, Hira Fatima, Imdadullah, S. M. Zakariya, Mohamed Abbas, Mohammed S. Alqahtani et Mohammed Usman. « Influence of Optimal Hyperparameters on the Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Heart Disease ». Processes 11, no 3 (1 mars 2023) : 734. http://dx.doi.org/10.3390/pr11030734.
Texte intégralAl Ahdal, Ahmed, Manik Rakhra, Rahul R. Rajendran, Farrukh Arslan, Moaiad Ahmad Khder, Binit Patel, Balaji Ramkumar Rajagopal et Rituraj Jain. « Monitoring Cardiovascular Problems in Heart Patients Using Machine Learning ». Journal of Healthcare Engineering 2023 (8 février 2023) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9738123.
Texte intégralChoudhary, Esha. « Spam SMS Prediction Using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 6868–76. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53235.
Texte intégralAlaoui, Abdiya, et Zakaria Elberrichi. « Neuronal Communication Genetic Algorithm-Based Inductive Learning ». Journal of Information Technology Research 13, no 2 (avril 2020) : 141–54. http://dx.doi.org/10.4018/jitr.2020040109.
Texte intégralZhang, Senyue, et Wenan Tan. « An Extreme Learning Machine Based on the Mixed Kernel Function of Triangular Kernel and Generalized Hermite Dirichlet Kernel ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2016 (2016) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7293278.
Texte intégralMohanty, Ashima Sindhu, Krishna Chandra Patra et Priyadarsan Parida. « Toddler ASD Classification Using Machine Learning Techniques ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, no 07 (2 juillet 2021) : 156. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i07.23497.
Texte intégralGeldiev, Ertan Mustafa, Nayden Valkov Nenkov et Mariana Mateeva Petrova. « EXERCISE OF MACHINE LEARNING USING SOME PYTHON TOOLS AND TECHNIQUES ». CBU International Conference Proceedings 6 (25 septembre 2018) : 1062–70. http://dx.doi.org/10.12955/cbup.v6.1295.
Texte intégralДюк, В. А., И. Г. Малыгин et В. И. Прицкер. « Vehicle recognition by silhouettes – a three-stage machine learning method in computer vision systems ». MORSKIE INTELLEKTUAL`NYE TEHNOLOGII)</msg> ;, no 2(56) (9 juin 2022) : 162–67. http://dx.doi.org/10.37220/mit.2022.56.2.022.
Texte intégralSubbulakshmi, C. V., et S. N. Deepa. « Medical Dataset Classification : A Machine Learning Paradigm Integrating Particle Swarm Optimization with Extreme Learning Machine Classifier ». Scientific World Journal 2015 (2015) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2015/418060.
Texte intégralBharti, Rohit, Aditya Khamparia, Mohammad Shabaz, Gaurav Dhiman, Sagar Pande et Parneet Singh. « Prediction of Heart Disease Using a Combination of Machine Learning and Deep Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (1 juillet 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8387680.
Texte intégralKřen, Tomáš, Martin Pilát et Roman Neruda. « Automatic Creation of Machine Learning Workflows with Strongly Typed Genetic Programming ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 26, no 05 (octobre 2017) : 1760020. http://dx.doi.org/10.1142/s021821301760020x.
Texte intégralMajumder, Annwesha Banerjee, Somsubhra Gupta et Dharmpal Singh. « Analysis and Observations of Associated Factors of Cardiovascular Disease ». Journal of Physics : Conference Series 2286, no 1 (1 juillet 2022) : 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2286/1/012024.
Texte intégralNagarjuna Reddy, G., B. Dhana Lakshmi, C. Jaya Sree, A. Lokesh et G. Madhuri. « AN EFFECTIVE MACHINE LEARNING APPRAOCH FOR CHRONIC KIDNEY DISEASE DETECTION ». International Journal of Advanced Research 11, no 04 (30 avril 2023) : 616–23. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/16701.
Texte intégralChu, Yonghe, Hongfei Lin, Liang Yang, Yufeng Diao, Dongyu Zhang, Shaowu Zhang, Xiaochao Fan, Chen Shen et Deqin Yan. « Globality-Locality Preserving Maximum Variance Extreme Learning Machine ». Complexity 2019 (2 mai 2019) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1806314.
Texte intégralAmelia, Yutri. « PERBANDINGAN METODE MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT JANTUNG ». IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System 6, no 2 (15 juillet 2023) : 220–25. http://dx.doi.org/10.36080/idealis.v6i2.3043.
Texte intégralSreenivasa, N., Sudesh Pawaar, Shaurya Sparsh et P. Ramesh Naidu. « Predicting the Kidney Diseases by Using Machine Learning Techniques ». ITM Web of Conferences 57 (2023) : 01011. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20235701011.
Texte intégralGowri, J., R. Kamini, G. Vaishnavi, S. Thasvin et C. Vaishna. « Heart Disease Prediction u sing Machine Learning ». International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 11, no 8 (30 juillet 2022) : 29–32. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.h9148.0711822.
Texte intégralB, Kavyashree, et Rakesh M D. « Prediction of Cardiac Arrhythmia using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 9 (30 septembre 2022) : 1698–706. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.46900.
Texte intégralRam Kumar, R. P., M. Sri Lakshmi, B. S. Ashwak, K. Rajeshwari et S. Md Zaid. « Thyroid Disease Classification using Machine Learning Algorithms ». E3S Web of Conferences 391 (2023) : 01141. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339101141.
Texte intégralKumar, Vikas, Vishal Kumar Yadav et Er Sandeep Dubey. « Rainfall Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 2494–97. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42876.
Texte intégralHabib, Pranav, Uday Sharma et Karman Singh Sethi. « Phishing Detection with Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 12 (31 décembre 2022) : 1609–15. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.48276.
Texte intégralSunita Chalageri, Prithvi Prakash, Rakshitha et Rachanaa. « Predictive Analysis of Air Pollution using Machine Learning ». ACS Journal for Science and Engineering 2, no 1 (1 mars 2022) : 16–32. http://dx.doi.org/10.34293/acsjse.v2i1.24.
Texte intégralHossain, M. Murad, Md Rana Ahmed, M. Zahid Hasan, M. Sultana et K. Fatema. « Liable Characteristics Measure and Anticipate the Diabetes Disease Using Machine Learning Tools ». European Journal of Statistics 3 (17 novembre 2022) : 2. http://dx.doi.org/10.28924/ada/stat.3.2.
Texte intégralKokol, Peter, Jan Jurman, Tajda Bogovič, Tadej Završnik, Jernej Završnik et Helena Blažun Vošner. « Supporting Real World Decision Making in Coronary Diseases Using Machine Learning ». INQUIRY : The Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing 58 (janvier 2021) : 004695802199733. http://dx.doi.org/10.1177/0046958021997338.
Texte intégralLiu, Xiaobo, Guangjun Wang, Zhihua Cai et Harry Zhang. « A MultiBoosting Based Transfer Learning Algorithm ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 19, no 3 (20 mai 2015) : 381–88. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2015.p0381.
Texte intégralAyuningtyas, Puji, Rahmawati Rahmawati et Akhmad Miftahusalam. « Comparison of Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Classification of Breast Cancer ». Journal of Computer Engineering, Electronics and Information Technology 2, no 2 (1 octobre 2023) : 89–98. http://dx.doi.org/10.17509/coelite.v2i2.59717.
Texte intégralLi, Dongtan. « Evaluating Various Machine Learning Techniques in Credit Risk Area ». BCP Business & ; Management 38 (2 mars 2023) : 2836–44. http://dx.doi.org/10.54691/bcpbm.v38i.4198.
Texte intégralV Mareeswari, Sunita Chalageri et Kavita K Patil. « Predicting Chronic Kidney Disease Using KNN Algorithm ». ACS Journal for Science and Engineering 1, no 2 (9 septembre 2021) : 16–24. http://dx.doi.org/10.34293/acsjse.v1i2.10.
Texte intégralZhang, Zeliang. « Big data analysis with artificial intelligence technology based on machine learning algorithm ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 5 (19 novembre 2020) : 6733–40. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-191265.
Texte intégralN C, Danushri. « Clinical Decision Making using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 7 (31 juillet 2022) : 3061–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45625.
Texte intégralJia, Xiao, Xiaolin Sun et Xingang Zhang. « Breast Cancer Identification Using Machine Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (3 octobre 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8122895.
Texte intégralDIQI, MOHAMMAD, I. WAYAN ORDIYASA et MARSELINA ENDAH HISWATI. « Comparative Analysis of Kidney Disease Detection Using Machine Learning ». MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) 15, no 2 (23 octobre 2023) : 58–62. http://dx.doi.org/10.18860/mat.v15i2.21468.
Texte intégralDadheech, Pankaj, Vijay Kalmani, Sanwta Ram Dogiwal, Vijay Kumar Sharma, Ankit Kumar et Saroj Kumar Pandey. « Breast cancer prediction using supervised machine learning techniques ». Journal of Information and Optimization Sciences 44, no 3 (2023) : 383–92. http://dx.doi.org/10.47974/jios-1348.
Texte intégralM S*, Sruthi, Sushmitha Magudeswaren, Soniya Tamilarasu et Sushmitha Muralitharen. « Diabetes Prediction and Analysis using Machine Learning Methods ». International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 9, no 6 (30 avril 2020) : 568–70. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.e2689.049620.
Texte intégralGao, Hang, Xin-Wang Liu, Yu-Xing Peng et Song-Lei Jian. « Sample-Based Extreme Learning Machine with Missing Data ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2015/145156.
Texte intégralCN, Lakshmi, Bindhudhree M, Jaya Poojary, Manish C et Shylaja B. « Heart Disease Prediction Using Machine Learning Algorithms ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 7 (31 juillet 2022) : 1444–51. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44895.
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