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  Information Theoretic Supervised Feature Selection for Continuous Data

Mandros, P. (2015). Information Theoretic Supervised Feature Selection for Continuous Data. Master Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0029-BAF3-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-0757-5
Genre: Hochschulschrift

Dateien

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:
2015_Mandros, Panagiotis_MSc Thesis.pdf (beliebiger Volltext), 2MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
2015_Mandros, Panagiotis_MSc Thesis.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Eingeschränkt (Max Planck Institute for Informatics, MSIN; )
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Mandros, Panagiotis1, 2, Autor           
Weikum, Gerhard2, Ratgeber           
Vreeken, Jilles2, Gutachter           
Affiliations:
1International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116551              
2Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2015-09-302015
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 67 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: Saarbrücken : Universität des Saarlandes
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: MandrosMaster2015
 Art des Abschluß: Master

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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