Wynik wyszukiwania
Zapytanie: GENE EXPRESSION SIGNATURES
Liczba odnalezionych rekordów: 1



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/1
Nr opisu: 0000126040
Tytuł oryginału: Feature selection based on logistic regression for 2-class classification of multidimensional molecular data.
Autorzy: Sebastian Student, Alicja* Płuciennik, Michał Jakubczak, Krzysztof Fujarewicz.
Źródło: W: Artificial intelligence: methodology, systems, and applications. 18th International Conference, AIMSA 2018, Varna, Bulgaria, September 12-14, 2018. Proceedings. Eds.: Gennady Agre, Josef van Genabith, Thierry Declerck. Cham : Springer, 2018, s. 286-290, bibliogr. 11 poz.
ISBN: 978-3-319-99343-0978-3-319-99344-7
Seria: (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 11089 0302-9743)
Bazy indeksujące publikację: Scopus; Springer; Web of Science
DOI:
Słowa kluczowe polskie: wybór funkcji ; regresja logistyczna ; klasyfikacja ; diagnoza raka ; sygnatury ekspresji genów
Słowa kluczowe angielskie: feature selection ; logistic regression ; classification ; cancer diagnosis ; gene expression signatures
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Dostęp on-line:


stosując format:
Nowe wyszukiwanie