PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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  2024 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2990589

  Jakob, J. (2024): Incremental Learning in Regression Contexts. Bielefeld: Universität Bielefeld.

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  2023 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2979026

  Jakob, J.; Artelt, A.; Hasenjäger, M.; Hammer, B. (2023): Interpretable SAM-kNN Regressor for Incremental Learning on High-Dimensional Data Streams Applied Artificial Intelligence,37:(1):2198846

  PUB | DOI | WoS
   
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  2022 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982135

  Jakob, J.; Hasenjäger, M.; Hammer, B. (2022): Reject Options for Incremental Regression Scenarios. In: Elias Pimenidis; Plamen Angelov; Chrisina Jayne; Antonios Papaleonidas; Mehmet Aydin (Hrsg.): Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2022. 31st International Conference on Artificial Neural Networks, Bristol, UK, September 6–9, 2022, Proceedings; Part IV. Cham: Springer Nature Switzerland. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 248-259.

  PUB | DOI
   
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  2022 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2969459

  Jakob, J.; Artelt, A.; Hasenjäger, M.; Hammer, B. (2022): SAM-kNN Regressor for Online Learning in Water Distribution Networks. In: Elias Pimenidis; Plamen Angelov; Chrisina Jayne; Antonios Papaleonidas; Mehmet Aydin (Hrsg.): Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2022. 31st International Conference on Artificial Neural Networks, Bristol, UK, September 6–9, 2022, Proceedings, Part III. Cham: Springer Nature . (Lecture Notes in Computer Science, 13531). S. 752-762.

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  2021 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982136

  Jakob, J.; Hasenjäger, M.; Hammer, B. (2021): On the suitability of incremental learning for regression tasks in exoskeleton control. In: 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). IEEE. S. 1-8.

  PUB | DOI
   
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  2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517

  Pfannschmidt, L.; Jakob, J.; Hinder, F.; Biehl, M.; Tino, P.; Hammer, B. (2020): Feature Relevance Determination for Ordinal Regression in the Context of Feature Redundancies and Privileged Information Neurocomputing

  PUB | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
   
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  2019 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | PUB-ID: 2935044

  Artelt, A.; Jakob, J.; Vaquet, V. (2019): Continuous online user authentication based on keystroke dynamics.

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  2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893

  Pfannschmidt, L.; Jakob, J.; Biehl, M.; Tino, P.; Hammer, B. (2019): Feature Relevance Bounds for Ordinal Regression. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). Louvain-la-Neuve: i6doc.

  PUB | Download (ext.) | arXiv