Effective sample size, dimensionality, and generalization in covariate shift adaptation (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: VICENTE, RENATO - IME ; POLO, FELIPE MAIA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s00521-021-06615-1
- Assunto: MATEMÁTICA APLICADA
- Keywords: Covariate shift adaptation; Effective sample size; High-dimensional data; Dimensionality reduction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neural Computing and Applications
- ISSN: 0941-0643
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 35, n. 25, p. 18187-18199, 2023
- Conference titles: LatinX in AI at NeurIPS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
POLO, Felipe Maia e VICENTE, Renato. Effective sample size, dimensionality, and generalization in covariate shift adaptation. Neural Computing and Applications. Godalming: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06615-1. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2023 -
APA
Polo, F. M., & Vicente, R. (2023). Effective sample size, dimensionality, and generalization in covariate shift adaptation. Neural Computing and Applications. Godalming: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/s00521-021-06615-1 -
NLM
Polo FM, Vicente R. Effective sample size, dimensionality, and generalization in covariate shift adaptation [Internet]. Neural Computing and Applications. 2023 ; 35( 25): 18187-18199.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06615-1 -
Vancouver
Polo FM, Vicente R. Effective sample size, dimensionality, and generalization in covariate shift adaptation [Internet]. Neural Computing and Applications. 2023 ; 35( 25): 18187-18199.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06615-1 - Covariate shift adaptation and dataset shift decomposition in machine learning
- Gradient boosting and Shapley additive explanations for fraud detection in electricity distribution grids
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s00521-021-06615-1 (Fonte: oaDOI API)
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