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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
Patrocinador:
MEC/MINECO [CONSOLIDER-INGENIO]
MEC/MINECO [CSD2007-00022]
MEC/MINECO [TIN 2010-21062-C02-02]
GVA [PROMETEO/2008/051]
COST—European Cooperation in the field of Scientific and Technical Research IC0801 AT
REFRAME project granted by the European Coordinated Research on Long-term Challenges in Information and Communication Sciences & Technologies ERA-Net (CHIST-ERA)
Ministerio de Economía y Competitividad in Spain
Tipo: Artículo

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