The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSCRATO, VICTOR AZEVEDO - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística ; INÁCIO, MARCO HENRIQUE DE ALMEIDA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- DOI: 10.1016/j.neucom.2020.02.073
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; REGRESSÃO LINEAR
- Keywords: Model stacking; Model selection
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 399, p. 141-152, July 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
COSCRATO, Victor e INACIO, Marco Henrique de Almeida e IZBICKI, Rafael. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, v. 399, p. 141-152, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Coscrato, V., Inacio, M. H. de A., & Izbicki, R. (2020). The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, 399, 141-152. doi:10.1016/j.neucom.2020.02.073 -
NLM
Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073 -
Vancouver
Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073 - Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation
- Neural networks as an optimization method for regression
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- Bayesian superposition of pure-birth destructive cure processes for tumor latency
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2020.02.073 (Fonte: oaDOI API)
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