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Aggregative quantification for regression

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Aggregative quantification for regression

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Bella Sanjuán, A.; Ferri Ramírez, C.; Hernández Orallo, J.; Ramírez Quintana, MJ. (2014). Aggregative quantification for regression. Data Mining and Knowledge Discovery. 28(2):475-518. doi:10.1007/s10618-013-0308-z

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/49300

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Metadatos del ítem

Título: Aggregative quantification for regression
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Fecha difusión:
Resumen:
The problem of estimating the class distribution (or prevalence) for a new unlabelled dataset (from a possibly different distribution) is a very common problem which has been addressed in one way or another in the past ...[+]
Palabras clave: Quantification , Regression quantification , Probability estimation , Segmentation , Distribution , Aggregation
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Data Mining and Knowledge Discovery. (issn: 1384-5810 )
DOI: 10.1007/s10618-013-0308-z
Editorial:
Springer Verlag (Germany)
Versión del editor: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10618-013-0308-z
Descripción: The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s10618-013-0308-z
Agradecimientos:
We would like to thank the anonymous reviewers for their careful reviews, insightful comments and very useful suggestions. This work was supported by the MEC/MINECO projects CONSOLIDER-INGENIO CSD2007-00022 and TIN ...[+]
Tipo: Artículo

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