To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning (2015)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/IJCNN.2015.7280644
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2015
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Neural Network - IJCNN
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MANTOVANI, Rafael G et al. To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning. 2015, Anais.. Piscataway: IEEE, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280644. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Mantovani, R. G., Rossi, A. L. D., Vanschoren, J., Bischl, B., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2015). To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2015.7280644 -
NLM
Mantovani RG, Rossi ALD, Vanschoren J, Bischl B, Carvalho ACP de LF de. To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280644 -
Vancouver
Mantovani RG, Rossi ALD, Vanschoren J, Bischl B, Carvalho ACP de LF de. To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280644 - Gabinete pequeno é destaque de pc itautec
- A study of crossvalidation and bootstrap as objective functionsfor genetic algorithms
- A network of coupled chaotic maps for adaptive multi-scale image segmentation
- Impressora laser é rápida e precisa
- Qualidade de impressão é destaque
- NeurAval: sistema neural para avaliação de crédito financeiro
- Implementation of boolean neural networks on parallel computers
- Identification of promoters and splice sites with explanation by extracting knowledge from artificial neural networks
- Protein cellular localization with multiclass support vector machines and decision trees
- Gene selection based on multi-class SVMs and genetic algorithms
Informações sobre o DOI: 10.1109/IJCNN.2015.7280644 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
