Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht
  Multi-Task Feature Selection on Multiple Networks via Maximum Flows

Sugiyama, M., Azencott, C.-A., Grimm, D., Kawahara, Y., & Borgwardt, K. M. (2014). Multi-Task Feature Selection on Multiple Networks via Maximum Flows. In M. Zaki (Ed.), Proceedings of the 2014 SIAM International Conference on Data Mining (pp. 199-207). Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). doi:10.1137/1.9781611973440.23.

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0025-BC05-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0025-BC06-0
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
Link (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Sugiyama, M., Autor
Azencott, C.-A.1, Autor           
Grimm, D.2, Autor           
Kawahara, Y., Autor
Borgwardt, K. M.1, Autor           
Affiliations:
1Research Group Machine Learning and Computational Biology, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497664              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent System, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 20142014
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1137/1.9781611973440.23
BibTex Citekey: SugiyamaAGKB2014
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: 2014 SIAM International Conference on Data Mining
Veranstaltungsort: Philadelphia, PA, USA
Start-/Enddatum: 2014-04-24 - 2014-04-26

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Proceedings of the 2014 SIAM International Conference on Data Mining
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Zaki, M., Herausgeber
Obradovic, Z., Autor
Ning Tan, P., Autor
Banerjee, A., Autor
Kamath, C., Autor
Parthasarathy, S., Autor
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM)
Seiten: 1086 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 199 - 207 Identifikator: ISBN: 978-1-61197-344-0