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文献
J-GLOBAL ID：202002288217898923
整理番号：20A0190958
SGL-SVM 疎群Lassoを用いたサポートベクトルマシンによる腫瘍分類のための新しい方法【JST・京大機械翻訳】
SGL-SVM: A novel method for tumor classification via support vector machine with sparse group Lasso
Huo Yanhao
(College of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Huo Yanhao
(Artificial Intelligence and Biomedical Big Data Research Center, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Xin Lihui
(School of Science, Dalian University of Technology, Panjin 124221, China)
,
Kang Chuanze
(College of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Kang Chuanze
(Artificial Intelligence and Biomedical Big Data Research Center, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Wang Minghui
(College of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Wang Minghui
(Artificial Intelligence and Biomedical Big Data Research Center, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Ma Qin
(Department of Biomedical Informatics, College of Medicine, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210, USA)
,
Yu Bin
(College of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Yu Bin
(Artificial Intelligence and Biomedical Big Data Research Center, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
,
Yu Bin
(School of Life Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China)
資料名：
Journal of Theoretical Biology
(Journal of Theoretical Biology)
巻： 486 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： A0288B ISSN： 0022-5193 CODEN： JTBIA 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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