Wszystkie pola: regression methods

Skocz do pozycji: 1.

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: On Model Selection in Some Regularized Linear Regression Methods
O wyborze postaci modelu w wybranych metodach regularyzowanej regresji liniowej
Autorzy:: Kubus, Mariusz
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: model selection
EDC
regularization
linear models
feature selection; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: On Model Selection in Some Regularized Linear Regression Methods
O wyborze postaci modelu w wybranych metodach regularyzowanej regresji liniowej
Autorzy:: Kubus, Mariusz
Współwytwórcy:: Opole University of Technology, Department of Mathematics and Applied Computer Science
Data publikacji:: 2015-06-22T09:51:28Z
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: model selection
EDC
regularization
linear models
feature selection; Pokaż więcej
Dostawca treści:: CEJSH

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Feature Selection in High Dimensional Regression Problem
Selekcja zmiennych dla regresji w przypadku dużego wymiaru przestrzeni cech
Autorzy:: Kubus, Mariusz
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: feature selection
filters
embedded methods
high dimension; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Evaluation of resampling methods in the class unbalance problem
Ocena metod repróbkowania w problemie zbiorów niezbilansowanych
Autorzy:: Kubus, Mariusz
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: class unbalance
resampling
regularized logistic regression
random forests
klasy niezbilansowane
repróbkowanie
regularyzowana regresja logistyczna
lasy losowe; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Feature Selection in High Dimensional Regression Problem
Selekcja zmiennych dla regresji w przypadku dużego wymiaru przestrzeni cech
Autorzy:: Kubus, Mariusz
Współwytwórcy:: Opole University of Technology, Department of Mathematics and Applied Computer Science
Data publikacji:: 2015-06-30T11:29:35Z
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: feature selection
filters
embedded methods
high dimension; Pokaż więcej
Dostawca treści:: CEJSH

Artykuł

Szczegóły

Informacja