1. Thư viện số Văn Lang
  2. Tài liệu truy cập mở
  3. Book Open Access
  4. Công nghệ Thông tin_TLNM_SACH
Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/33572
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.authorJordi Solé-Casals-
dc.contributor.authorZhe Sun-
dc.contributor.authorCesar F. Caiafa-
dc.contributor.authorPere Marti-Puig-
dc.contributor.authorToshihisa Tanaka-
dc.date.accessioned2021-08-18T07:47:27Z-
dc.date.available2021-08-18T07:47:27Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.isbn978-3-0365-1287-7-
dc.identifier.urihttp://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/33572-
dc.descriptionix, 304 p. : illustrations (some color); 27.7 mb https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1287-7vi
dc.description.abstractThe aim of this Special Issue is to invite active researchers to submit original papers that focus on the development of algorithms for machine learning based on incomplete or small datasets and/or on the application of these techniques, to contribute to the dissemination of new ideas to solve this challenging problem and to encourage their application in real scenarios.vi
dc.language.isoenvi
dc.publisherMDPI Booksvi
dc.subjectIncomplete datavi
dc.subjectData augmentationvi
dc.subjectMachine learningvi
dc.subjectDeep learningvi
dc.subjectNoisy datavi
dc.subjectOutliersvi
dc.subjectTensor methodsvi
dc.titleMachine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasetsvi
dc.typeBookvi
Bộ sưu tập: Công nghệ Thông tin_TLNM_SACH

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
SA11403_1.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Cover.pdf
  Giới hạn truy cập		Cover453.47 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_2.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Contents.pdf
  Giới hạn truy cập		Contents48.86 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_3.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 1.pdf
  Giới hạn truy cập		Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Dataset82.99 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_4.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 2.pdf
  Giới hạn truy cập		Decomposition Methods for Machine Learning with Small, Incomplete or Noisy Datasets770.91 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_5.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 3.pdf
  Giới hạn truy cập		Severity Classification of Parkinson’s Disease Based on Permutation-Variable Importance and Persistent Entropy1.67 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_6.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 4.pdf
  Giới hạn truy cập		Convolution-GRU Based on Independent Component Analysis for fMRI Analysis with Small and Imbalanced Samples1.35 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_7.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 5.pdf
  Giới hạn truy cập		Shadow Estimation for Ultrasound Images Using Auto-Encoding Structures and Synthetic Shadows1.96 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_8.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 6.pdf
  Giới hạn truy cập		Investigating Health-Related Features and Their Impact on the Prediction of Diabetes Using Machine Learning352.46 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_9.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 7.pdf
  Giới hạn truy cập		Multifrequency Impedance Method Based on Neural Network for Root Canal Length Measurement2.13 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_10.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 8.pdf
  Giới hạn truy cập		The INSESS-COVID19 Project. Evaluating the Impact of the COVID19 in Social Vulnerability While Preserving Privacy of Participants from Minority Subpopulations9.07 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_11.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 9.pdf
  Giới hạn truy cập		Comparison of Dengue Predictive Models Developed Using Artificial Neural Network and Discriminant Analysis with Small Dataset466 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_12.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 10.pdf
  Giới hạn truy cập		Data-Dependent Feature Extraction Method Based on Non-Negative Matrix Factorization for Weakly Supervised Domestic Sound Event Detection284.68 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_13.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 11.pdf
  Giới hạn truy cập		Learning Optimal Time Series Combination and Pre-Processing by Smart Joins1.25 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_14.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 12.pdf
  Giới hạn truy cập		An Effective Multi-Label Feature Selection Model Towards Eliminating Noisy Features221.46 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_15.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 13.pdf
  Giới hạn truy cập		Automatic Classification of Morphologically Similar Fish Species Using Their Head Contours5.18 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_16.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 14.pdf
  Giới hạn truy cập		Applying Knowledge Inference on Event-Conjunction for Automatic Control in Smart Building2.06 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_17.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 15.pdf
  Giới hạn truy cập		Training Set Enlargement Using Binary Weighted Interpolation Maps for the Single Sample per Person Problem in Face Recognition505.91 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA11403_18.Machine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets_Chapter 16.pdf
  Giới hạn truy cập		Innovatively Fused Deep Learning with Limited Noisy Data for Evaluating Translations from Poor into Rich Morphology540.44 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
Hiển thị đơn giản biểu ghi tài liệu Xem thống kê


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.