Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Feature Selection and Interpretable Feature Transformation: A Preliminary Study on Feature Engineering for Classification Algorithms
Naziv: Feature Selection and Interpretable Feature Transformation: A Preliminary Study on Feature Engineering for Classification Algorithms
Autori: Tallón-Ballesteros, Antonio J.; Tuba, Milan  ; Xue, Bing; Hashimoto, Takako
Godina: 2018
Publikacija: Lecture Notes in Computer Science. Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Vol. 11315
ISSN: 0302-9743 Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence Pretraži identifikator
Izdavač: Springer
Tip rezultata: Poglavlje u monografiji
ISBN: 978-3-030-03495-5 Pretraži identifikator
Kolacija: str. 280-287
DOI: 10.1007/978-3-030-03496-2_31
WoS-ID: 000582459900031
Scopus-ID: 2-s2.0-85057124995
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/421270
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/6702
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-03496-2_31
Izvor metapodataka: Migrirano iz RIS podataka
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

2
SCOPUSTM
2
OpenCitations
3
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.