Резултати

еНаука >  Резултати >  Investigating Oversampling Techniques for Fair Machine Learning Models
Назив: Investigating Oversampling Techniques for Fair Machine Learning Models
Аутори: Rančić, Sanja  ; Radovanović, Sandro  ; Delibašić, Boris  
Година: 2021
Публикација: Lecture Notes in Business Information Processing
ISSN: 1865-1348 Lecture Notes in Business Information Processing (Germany) Претражи идентификатор
Издавач: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
Тип резултата: Конференцијски рад
Колација: vol. 414 LNBIP str. 110-123
DOI: 10.1007/978-3-030-73976-8_9
Scopus-ID: 2-s2.0-85111010796
URI: https://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/2263
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/169170
Пројекат: This work was partially funded in part by the ONR/ONR Global under Grant N62909-19-1-2008. We would like to thank Saga New Frontier Group for supporting this research.
Извор метаподатака: Migracija
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

19
SCOPUSTM
1
OpenCitations
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.