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  Experimentally optimal ν in support vector regression for different noise models and parameter settings

Chalimourda, A., Schölkopf, B., & Smola, A. (2005). Experimentally optimal ν in support vector regression for different noise models and parameter settings. Neural Networks, 18(2), 205-205. doi:10.1016/j.neunet.2004.11.001.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D5E3-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D5E4-B
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Chalimourda, A, Autor
Schölkopf, B1, Autor           
Smola, AJ, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.sciencedirect.com/science?_ob=MImg_imagekey=B6T08-4FSSBDY-2-1_cdi=4856_user=29041_orig=search_coverDate=032F312F2005_sk=999819997view=cwchp=dGLbVzz-zSkzSmd5=7ea06da45ed30de02722c886b35239f6ie=/sdarticle.pdf
DOI: 10.1016/j.neunet.2004.11.001
BibTex Citekey: 4679
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Neural Networks
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 18 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 205 - 205 Identifikator: -