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[2]
2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517
Feature Relevance Determination for Ordinal Regression in the Context of Feature Redundancies and Privileged Information
Pfannschmidt L, Jakob J, Hinder F, Biehl M, Tino P, Hammer B (2020)
Neurocomputing.
PUB | DOI | Download (ext.) | arXiv
 
[1]
2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893
Feature Relevance Bounds for Ordinal Regression
Pfannschmidt L, Jakob J, Biehl M, Tino P, Hammer B (2019)
In: Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). Verleysen M (Ed); Louvain-la-Neuve: i6doc.
PUB | Download (ext.) | arXiv
 

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2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517
Feature Relevance Determination for Ordinal Regression in the Context of Feature Redundancies and Privileged Information
Pfannschmidt L, Jakob J, Hinder F, Biehl M, Tino P, Hammer B (2020)
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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893
Feature Relevance Bounds for Ordinal Regression
Pfannschmidt L, Jakob J, Biehl M, Tino P, Hammer B (2019)
In: Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). Verleysen M (Ed); Louvain-la-Neuve: i6doc.
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