PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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  2021 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2959861

  L. Pfannschmidt, Relevance learning for redundant features, Universität Bielefeld, Bielefeld, 2021.

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• [6]
  

  2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517

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

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• [5]
  

  2020 | Preprint | Entwurf | PUB-ID: 2942271

  L. Pfannschmidt, and B. Hammer, “Sequential Feature Classification in the Context of Redundancies”, Draft.

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• [4]
  

  2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893

  L. Pfannschmidt, J. Jakob, M. Biehl, P. Tino, and B. Hammer, in Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019) (Ed.: M. Verleysen), I6Doc, Louvain-la-Neuve, 2019.

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• [3]
  

  2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2935456

  L. Pfannschmidt, C. Göpfert, U. Neumann, D. Heider, and B. Hammer, 2019.

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• [2]
  

  2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2915273

  C. Göpfert, L. Pfannschmidt, J. P. Göpfert, and B. Hammer, “Interpretation of Linear Classifiers by Means of Feature Relevance Bounds”, Neurocomputing, 2018, 298, 69-79.

  PUB | PDF | DOI | WoS
   
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  2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2908201

  C. Göpfert, L. Pfannschmidt, and B. Hammer, in Proceedings of the ESANN, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (Ed.: M. Verleysen), Ciaco - I6Doc.com, Louvain-la-Neuve, 2017, p. 187--192.

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