Littérature scientifique sur le sujet « Machine Learning, Graphical Models, Kernel Methods, Optimization »
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Articles de revues sur le sujet "Machine Learning, Graphical Models, Kernel Methods, Optimization":
Deist, Timo M., Andrew Patti, Zhaoqi Wang, David Krane, Taylor Sorenson et David Craft. « Simulation-assisted machine learning ». Bioinformatics 35, no 20 (23 mars 2019) : 4072–80. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz199.
Özöğür Akyüz, Süreyya, Gürkan Üstünkar et Gerhard Wilhelm Weber. « Adapted Infinite Kernel Learning by Multi-Local Algorithm ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, no 04 (12 avril 2016) : 1651004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416510046.
Lu, Shengfu, Sa Liu, Mi Li, Xin Shi et Richeng Li. « Depression Classification Model Based on Emotionally Related Eye-Movement Data and Kernel Extreme Learning Machine ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 11 (1 novembre 2020) : 2668–74. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3198.
SEEGER, MATTHIAS. « GAUSSIAN PROCESSES FOR MACHINE LEARNING ». International Journal of Neural Systems 14, no 02 (avril 2004) : 69–106. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065704001899.
Abdelhamid, Abdelaziz A., El-Sayed M. El El-Kenawy, Abdelhameed Ibrahim et Marwa M. Eid. « Intelligent Wheat Types Classification Model Using New Voting Classifier ». Journal of Intelligent Systems and Internet of Things 7, no 1 (2022) : 30–39. http://dx.doi.org/10.54216/jisiot.070103.
Ramasamy, Lakshmana Kumar, Seifedine Kadry et Sangsoon Lim. « Selection of optimal hyper-parameter values of support vector machine for sentiment analysis tasks using nature-inspired optimization methods ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 10, no 1 (1 février 2021) : 290–98. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v10i1.2098.
Zhao, Xutao, Desheng Zhang, Renhui Zhang et Bin Xu. « A comparative study of Gaussian process regression with other three machine learning approaches in the performance prediction of centrifugal pump ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 236, no 8 (30 décembre 2021) : 3938–49. http://dx.doi.org/10.1177/09544062211050542.
Alarfaj, Fawaz Khaled, Naveed Ahmad Khan, Muhammad Sulaiman et Abdullah M. Alomair. « Application of a Machine Learning Algorithm for Evaluation of Stiff Fractional Modeling of Polytropic Gas Spheres and Electric Circuits ». Symmetry 14, no 12 (23 novembre 2022) : 2482. http://dx.doi.org/10.3390/sym14122482.
Mei, Wenjuan, Zhen Liu, Yuanzhang Su, Li Du et Jianguo Huang. « Evolved-Cooperative Correntropy-Based Extreme Learning Machine for Robust Prediction ». Entropy 21, no 9 (19 septembre 2019) : 912. http://dx.doi.org/10.3390/e21090912.
Correa-Jullian, Camila, Sergio Cofre-Martel, Gabriel San Martin, Enrique Lopez Droguett, Gustavo de Novaes Pires Leite et Alexandre Costa. « Exploring Quantum Machine Learning and Feature Reduction Techniques for Wind Turbine Pitch Fault Detection ». Energies 15, no 8 (11 avril 2022) : 2792. http://dx.doi.org/10.3390/en15082792.
Thèses sur le sujet "Machine Learning, Graphical Models, Kernel Methods, Optimization":
Zhang, Xinhua, et xinhua zhang cs@gmail com. « Graphical Models : Modeling, Optimization, and Hilbert Space Embedding ». The Australian National University. ANU College of Engineering and Computer Sciences, 2010. http://thesis.anu.edu.au./public/adt-ANU20100729.072500.
Rowland, Mark. « Structure in machine learning : graphical models and Monte Carlo methods ». Thesis, University of Cambridge, 2018. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/287479.
Zhang, Xinhua. « Graphical Models : Modeling, Optimization, and Hilbert Space Embedding ». Phd thesis, 2010. http://hdl.handle.net/1885/49340.
Chapitres de livres sur le sujet "Machine Learning, Graphical Models, Kernel Methods, Optimization":
Dral, Pavlo O., Fuchun Ge, Bao Xin Xue, Yi-Fan Hou, Max Pinheiro, Jianxing Huang et Mario Barbatti. « MLatom 2 : An Integrative Platform for Atomistic Machine Learning ». Dans Topics in Current Chemistry Collections, 13–53. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-07658-9_2.
Actes de conférences sur le sujet "Machine Learning, Graphical Models, Kernel Methods, Optimization":
Adeeyo, Yisa Ademola, Anuola Ayodeji Osinaike et Gamaliel Olawale Adun. « Estimation of Fluid Saturation Using Machine Learning Algorithms : A Case Study of Niger Delta Sandstone Reservoirs ». Dans SPE Reservoir Characterisation and Simulation Conference and Exhibition. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/212696-ms.
Wang, Liwei, Suraj Yerramilli, Akshay Iyer, Daniel Apley, Ping Zhu et Wei Chen. « Data-Driven Design via Scalable Gaussian Processes for Multi-Response Big Data With Qualitative Factors ». Dans ASME 2021 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/detc2021-71570.