Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Selecting the most discriminative genes/miRNAs has been raised as an important task in bioinformatics to enhance disease classifiers and to mitigate the dimensionality curse problem. Original feature selection methods choose genes/miRNAs based on their individual features regardless of how they perform together. Considering group features instead of individual ones provides a better view for selecting...
A number of attempts to classify cancer samples using miRNA/gene expression profiles are known in literature. However, semi-supervised learning models have only been recently introduced to exploit the huge unlabeled expression profiles in enhancing sample classification. It is important to combine both miRNA and gene expression sets as that provides more information on the characteristics of cancer...
Ensembles of classifiers were shown to provide better accuracy than single classifiers. However, the classification robustness is an important performance measure for classifiers and ensembles, besides accuracy, that should be considered. Increasing the robustness of classification systems results in reducing the probability of over-fitting. The robustness, as defined in this study, has not been studied...
Ensembles of classifiers have recently proved their efficiency in cancer diagnosis based on microarray datasets. The main performance indicators, namely, accuracy and diversity, present the main focus of study when designing an ensemble. One other important performance indicator is classification robustness. In an attempt to improve the performance of an ensemble, the proposed algorithm presents a...
Document clustering has become inevitable for applications that aim to extract information from huge corpuses. Such applications face two main challenges; one is the efficient representation of the documents, along with using an efficient similarity measure, and the second is dealing with the dynamic nature of the corpus. In this paper, an efficient document clustering model is introduced for incrementally...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.