Attribut:Quelle ist

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Attributtypdefinition

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Unterhalb werden 20 Seiten angezeigt, auf denen für dieses Attribut ein Datenwert gespeichert wurde.
A
ARIMA-Modelle +
Box, Jenkins & Reinsel (2008), Time Series Analysis: Forecasting and Control  +
Agentenbasierte Modellierung +
Bonabeau (2002), Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems  +
Autoencoder +
Hinton & Salakhutdinov (2006), Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks  +
B
Bayesische Kalibration +
Kennedy & O’Hagan (2001), Bayesian Calibration of Computer Models  +
Bayessche Inferenz +
Gelman et al. (2013), Bayesian Data Analysis  +
Bayessche Netzwerke +
Pearl (1988), Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems  +
Bayessche Zustandsraummodelle +
Durbin & Koopman (2012), Time Series Analysis by State Space Methods  +
Bayessche kompartmentalisierende Modelle +
Anderson & May (1991), Infectious Diseases of Humans; Held et al. (2019), Bayesian SIR models  +
C
Cox-Modelle +
Cox, D. R. (1972), Regression Models and Life-Tables  +
D
Differenz-von-Differenzen-Methode +
Angrist & Pischke (2009), Mostly Harmless Econometrics  +
E
Elastische Netzregression +
Zou & Hastie (2005), Regularization and Variable Selection via the Elastic Net  +
Ensemblelernen +
Dietterich, T. G. (2000), Ensemble Methods in Machine Learning  +
Ensemblevorhersage +
Reich et al. (2019), PNAS  +
Exponenzielle Glättung +
Hyndman & Athanasopoulos  +
F
Faltungsnetze +
LeCun et al. (1998), Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition  +
G
Gaussprozessregression +
Rasmussen & Williams (2006), Gaussian Processes for Machine Learning  +
Generalisierte additive Modelle +
Hastie & Tibshirani (1990), Generalized Additive Models  +
Generalisierte lineare Modelle +
McCullagh & Nelder (1989), Generalized Linear Models  +
Gradientenverstärkung +
Friedman, J. H. (2001), Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine  +
Graphen-informierte neuronale Netze +
Scarselli et al. (2009), The Graph Neural Network Model; Kipf & Welling (2017), Semi-Supervised Classification with GCNs  +

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M

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