Source: Ecological Informatics. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARBONO, ESPECTROSCOPIA, HORIZONTES DO SOLO, MÍNIMOS QUADRADOS, MODELOS MATEMÁTICOS
ABNT
SANTOS, Erli Pinto dos et al. Improving the generalization error and transparency of regression models to estimate soil organic carbon using soil reflectance data. Ecological Informatics, v. 77, p. 1-14, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102240. Acesso em: 14 out. 2024.APA
Santos, E. P. dos, Moreira, M. C., Fernandes-Filho, E. I., Demattê, J. A. M., Santos, U. J. dos, Silva, D. D. da, et al. (2023). Improving the generalization error and transparency of regression models to estimate soil organic carbon using soil reflectance data. Ecological Informatics, 77, 1-14. doi:10.1016/j.ecoinf.2023.102240NLM
Santos EP dos, Moreira MC, Fernandes-Filho EI, Demattê JAM, Santos UJ dos, Silva DD da, Cruz RRP, Moura-Bueno JM, Santos IC, Sampaio EV de SB. Improving the generalization error and transparency of regression models to estimate soil organic carbon using soil reflectance data [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 77 1-14.[citado 2024 out. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102240Vancouver
Santos EP dos, Moreira MC, Fernandes-Filho EI, Demattê JAM, Santos UJ dos, Silva DD da, Cruz RRP, Moura-Bueno JM, Santos IC, Sampaio EV de SB. Improving the generalization error and transparency of regression models to estimate soil organic carbon using soil reflectance data [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 77 1-14.[citado 2024 out. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102240