PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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

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

  PUB | PDF | 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
   
• [5]
  

  2020 | Preprint | Entwurf | PUB-ID: 2942271

  Pfannschmidt, L.; Hammer, B. (Draft): Sequential Feature Classification in the Context of Redundancies

  PUB | PDF | arXiv
   
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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
   
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  2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2935456

  Pfannschmidt, L.; Göpfert, C.; Neumann, U.; Heider, D.; Hammer, B. (2019): FRI - Feature Relevance Intervals for Interpretable and Interactive Data Exploration.

  PUB | PDF | DOI | arXiv
   
• [2]
  

  2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2915273

  Göpfert, C.; Pfannschmidt, L.; Göpfert, J. P.; Hammer, B. (2018): Interpretation of Linear Classifiers by Means of Feature Relevance Bounds Neurocomputing,298: 69-79.

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

  Göpfert, C.; Pfannschmidt, L.; Hammer, B. (2017): Feature Relevance Bounds for Linear Classification. In: Michele Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the ESANN, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve: Ciaco - i6doc.com. S. 187--192.

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