Lukas Pfannschmidt
lpfannschmidt@techfak.uni-bielefeld.de
PEVZ-ID
7 Publikationen
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2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939517Pfannschmidt L, Jakob J, Hinder F, Biehl M, Tino P, Hammer B (2020)PUB | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
Feature Relevance Determination for Ordinal Regression in the Context of Feature Redundancies and Privileged Information.
Neurocomputing. -
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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893Pfannschmidt L, Jakob J, Biehl M, Tino P, Hammer B (2019)PUB | Download (ext.) | arXiv
Feature Relevance Bounds for Ordinal Regression.
In: Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). Verleysen M (Ed); Louvain-la-Neuve: i6doc. -
2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2935456Pfannschmidt L, Göpfert C, Neumann U, Heider D, Hammer B (2019)PUB | PDF | DOI | arXiv
FRI - Feature Relevance Intervals for Interpretable and Interactive Data Exploration.
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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2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2908201Göpfert C, Pfannschmidt L, Hammer B (2017)PUB | Dateien verfügbar | Download (ext.)
Feature Relevance Bounds for Linear Classification.
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.