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[6]
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
 
[5]
2020 | Preprint | Entwurf | PUB-ID: 2942271 OA PUB | PDF | arXiv
 
[4]
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
 
[3]
2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2935456 OA
FRI - Feature Relevance Intervals for Interpretable and Interactive Data Exploration
Pfannschmidt L, Göpfert C, Neumann U, Heider D, Hammer B (2019)
Presented at the 16th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, Certosa di Pontignano, Siena - Tuscany, Italy.
PUB | PDF | DOI | arXiv
 
[2]
2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2915273 OA
Interpretation of Linear Classifiers by Means of Feature Relevance Bounds
Göpfert C, Pfannschmidt L, Göpfert JP, Hammer B (2018)
Neurocomputing 298: 69-79.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[1]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2908201 OA
Feature Relevance Bounds for Linear Classification
Göpfert C, Pfannschmidt L, Hammer B (2017)
In: Proceedings of the ESANN, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Verleysen M (Ed); Louvain-la-Neuve: Ciaco - i6doc.com: 187--192.
PUB | Dateien verfügbar | Download (ext.)
 

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2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517
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Pfannschmidt L, Jakob J, Hinder F, Biehl M, Tino P, Hammer B (2020)
Neurocomputing.
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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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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2935456 OA
FRI - Feature Relevance Intervals for Interpretable and Interactive Data Exploration
Pfannschmidt L, Göpfert C, Neumann U, Heider D, Hammer B (2019)
Presented at the 16th IEEE International Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, Certosa di Pontignano, Siena - Tuscany, Italy.
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[2]
2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2915273 OA
Interpretation of Linear Classifiers by Means of Feature Relevance Bounds
Göpfert C, Pfannschmidt L, Göpfert JP, Hammer B (2018)
Neurocomputing 298: 69-79.
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2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2908201 OA
Feature Relevance Bounds for Linear Classification
Göpfert C, Pfannschmidt L, Hammer B (2017)
In: Proceedings of the ESANN, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Verleysen M (Ed); Louvain-la-Neuve: Ciaco - i6doc.com: 187--192.
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