Supervised Machine Learning Algorithms for Bioelectromagnetics: Prediction Models and Feature Selection Techniques Using Data from Weak Radiofrequency Radiation Effect on Human and Animals Cells
tech./dosim.
[Überwachte maschinelle Lernalgorithmen für die Bioelektromagnetik: Vorhersagemodelle und Techniken zur Merkmalsauswahl unter Verwendung von Daten über die Wirkung schwacher Hochfrequenz-Strahlung auf menschliche und tierische Zellen]
Von:
Halgamuge MN
Veröffentlicht in: Int J Environ Res Public Health 2020; 17 (12): E4595
Halgamuge MN et al.
(2019):
Lessons learned from the application of machine learning to studies on plant response to radio-frequency
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