Why Kappa Regression?
Elmentve itt :
Szerzők: |
Urenda Julio C. Csiszár Orsolya Csiszár Gábor Dombi József Eigner György Kosheleva Olga Kreinovich Vladik |
---|---|
Dokumentumtípus: | Könyv része |
Megjelent: |
Atlantis Press
Berlin
2021
|
Sorozat: | Atlantis Studies in Uncertainty Modelling
Joint Proceedings of the 19th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA), the 12th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), and the 11th International Summer School on Aggregation Operators (AG |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.2991/asum.k.210827.063 |
mtmt: | 32480579 |
Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/26017 |
Hasonló tételek
-
Why Squashing Functions in Multi-Layer Neural Networks
Szerző: Urenda Julio C., et al.
Megjelent: (2020) -
Kappa Regression an Alternative to Logistic Regression /
Szerző: Dombi József, et al.
Megjelent: (2020) -
Sector based linear regression, a new robust method for the multiple linear regression
Szerző: Nagy Gábor
Megjelent: (2018) -
Interpretable neural networks based on continuous-valued logic and multicriteria decision operators
Szerző: Csiszár Orsolya, et al.
Megjelent: (2020) -
How to implement MCDM tools and continuous logic into neural computation? Towards better interpretability of neural networks /
Szerző: Csiszár Orsolya, et al.
Megjelent: (2020)