Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Latviešu English

Publikācija: Adaptive Basis Function Construction: An Approach for Adaptive Building of Sparse Polynomial Regression Models

Publikācijas veids Raksti vai nodaļas citos rakstu krājumos, kas neatbilst 3.1.prasībām, ar ISBN vai ISSN kodu
Pamatdarbībai piesaistītais finansējums Nav zināms
Aizstāvēšana: ,
Publikācijas valoda English (en)
Nosaukums oriģinālvalodā Adaptive Basis Function Construction: An Approach for Adaptive Building of Sparse Polynomial Regression Models
Rakstu krājuma / Monogrāfijas nosaukums Machine Learning
Pētniecības nozare 1. Dabaszinātnes
Pētniecības apakšnozare 1.2. Datorzinātne un informātika
Autori Gints Jēkabsons
Atslēgas vārdi regression, sparse polynomials, polynomial regression, regression modelling, model building, basis functions, basis function construction, subset selection, prediction, Adaptive Basis Function Construction, ABFC
Anotācija -
DOI: 10.5772/9157
Hipersaite: http://www.intechopen.com/books/statistics/machine-learning/adaptive-basis-function-construction-an-approach-for-adaptive-building-of-sparse-polynomial-regressi 
Atsauce Jēkabsons, G. Adaptive Basis Function Construction: An Approach for Adaptive Building of Sparse Polynomial Regression Models. No: Machine Learning. Y.Zhang red. Croatia: In-Tech, 2010. 127.-156.lpp. ISBN 978-953-307-033-9. Pieejams: doi:10.5772/9157
ID 7497