Výsledky vyhľadávania - "Reducción de dimensionalidad"

Data-driven modelling in dense and scarce data regimes: applications to climate data and marine plastic pollution

Autori: Rieger, Niclas

Thesis Advisors: Turiel, Antonio, 1970-, Olmedo Casal, Estrella, Corral Cano, Álvaro, Llebot, Josep Enric, 1953-

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Ciència de dades ambientals, Environmental data science, Ciencia de datos ambientales, Aprenentatge automàtic, Machine learning, Aprendizaje automático, Reducció de dimensionalitat, Dimensionality reduction, Reducción de dimensionalidad, Tecnologies

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/694640

Predicting effects of stroke lesions and recovery through whole-brain modeling and brain dynamics

Autori: Idesis, Sebastian Ariel

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Medicina i Ciències de la Vida

Thesis Advisors: Deco, Gustavo

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Stroke, Brain Dynamics, Whole-brain model, Dimensionality reduction, Recovery prediction, Accidente cerebrovascular, Dinámica cerebral, Modelo de cerebro completo, Reducción de dimensionalidad, Pronóstico de recuperación

Time: 616.8

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/689273

Machine learning to support exploring and exploiting real-world clinical longitudinal data

Autori: Nogueira, Mariana

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: Bijnens, Bart, Piella Fenoy, Gemma, Craene, Mathieu de

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Stress echocardiography, Labour monitoring and decision support, Real-world clinical data, Longitudinal data, Nonstandardized data, Unsupervised learning, Multiview dimensionality reduction, Multiple kernel learning, Ecocardiografia de esfuerzo, Monitoreo y soporte a la decision en trabajo de parto, Datos clinicos reales, Datos longitudinales, Datos no estandarizados, Aprendizaje no supervisado, Reduccion de dimensionalidad multivista, Aprendizaje de multiples nucleos

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/669968

Reducción de dimensionalidad en grandes volúmenes de datos usando PCA y t-SNE

Autori: Hector Nigro

Zdroj: Revista Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, Vol 12, Iss 23, Pp 139-146 (2025)

Predmety: pca, visualización de datos, big data, aprendizaje automático, QA1-939, Information technology, TA1-2040, Engineering (General). Civil engineering (General), T58.5-58.64, reducción de dimensionalidad, Mathematics, t-sne

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/de35f8957e614920ba77fd94b0d24c87

Metodología de la investigación avanzada: introducción al estudio de los sistemas complejos y sus aplicaciones. Parte VII: Estudios de interacción de genes (epistasis y aprendizaje automático)

Autori: Lucas Costa Pablo Argibay

Zdroj: Revista del Hospital Italiano de Buenos Aires, Vol 34, Iss 1 (2025)

Predmety: epistasis, Medicine (General), R5-920, minería de datos, interacción gen-gen, reducción de dimensionalidad multifactorial

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/996aa8995d804fa8a936fa40026fed35

Procesos gaussianos multi-salida aplicados al modelamiento y reducción en la dimensionalidad de los datos transmitidos en una red inalámbrica de sensores

Autori: José-Aicardo Ortega-Vela Pablo-Andrés Muñoz-Gutiérrez Hernán-Darío Vargas-Cardona

Zdroj: Revista Facultad de Ingeniería, Vol 34, Iss 71 (2025)

Predmety: aprendizaje supervisado, optimización de recursos, procesamiento de datos, procesos gaussianos de múltiples salidas, redes de sensores inalámbricos, reducción de dimensionalidad, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/18219; https://doaj.org/toc/0121-1129; https://doaj.org/toc/2357-5328

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/5bbc24bc815f4a9d9e6f57d6c84aeb27

Pipeline para la detección del trastorno específico del lenguaje (SLI) a partir de transcripciones de narrativas espontáneas

Autori: Arena, Santiago Quintero-Rincón, Antonio

Predmety: Ciencias Informáticas, Reducción de dimensionalidad, SLI, Random Forest, clasificación, k-NN, NLP

Popis súboru: application/pdf; 209-222

Relation: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177189

Dostupnosť: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177189

Búsqueda de Patrones con Machine Learning en Datos de Siniestros de Tránsito ; Pattern Search With Machine Learning on Traffic Accident Data

Autori: Muñoz Muñoz , Emanuel Guillermo Verduga Alcívar, Douglas Andrés Yandri Francinet, Guerrero Alcívar a ďalší

Zdroj: Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar; Vol. 8 Núm. 2 (2024); 1617-1638 ; 2707-2215 ; 2707-2207 ; 10.37811/cl_rcm.v8i2

Predmety: machine learning, k-means clustering, dimensionality reduction, traffic crashes, road safety, clustering k-means, reducción de dimensionalidad, siniestros de tránsito, seguridad vial

Popis súboru: application/pdf; text/html

Relation: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/10592/15599; https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/10592/15600; https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/10592

Dostupnosť: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/10592
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10592

Aprendizaje no supervisado combinando autoencoders y agrupamiento

Autori: Cochella, Lucas Lanzarini, Laura Cristina Jimbo Santana, Patricia Rosalía

Predmety: Ciencias Informáticas, Autoencoders, Agrupamiento, Reducción de Dimensionalidad, Deep Learning

Popis súboru: application/pdf; 77-80

Relation: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164875

Dostupnosť: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164875

Las cumbres del hemiciclo : Análisis del espacio parlamentario con mapas auto-organizados

Autori: Boelaert, Julien Ollion, Étienne

Zdroj: Revue française de science politique. 2020, Vol. 70(3), p. 373-398.

Dostupnosť: https://shs.cairn.info/revista-revue-francaise-de-science-politique-2020-3-page-373?lang=es

Implementación y exploración de mapas autoorganizados: arquitectura, variantes e información comparativa

Autori: Sansano Colomina, Jaume Diez Alba, Carlos Díaz Abad, Carlos a ďalší

Prispievatelia: Sansano Colomina, Jaume Diez Alba, Carlos Díaz Abad, Carlos a ďalší

Zdroj: RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Universitat Politècnica de València (UPV)

Predmety: Neural Networks, Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica, Unsupervised Learning, Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, Reducción de dimensionalidad, Machine Learning, Artificial Intelligence, Redes Neuronales, Mapas Autoorganizados, Aprendizaje no Supervisado, Kohonen, Dimensionality Reduction, Self-Organizing Maps

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://riunet.upv.es/handle/10251/223993

Visualización de datos categóricos empleando métodos de reducción de dimensionalidad enfocados en datos socioeconómicos

Autori: Oliveros Duran, Daniel Alejandro Branch Bedoya, John Willian Iral Palomino, René

Prispievatelia: Oliveros Duran, Daniel Alejandro Branch Bedoya, John Willian Iral Palomino, René

Predmety: Datos Categóricos, Variables (Estadística), Socioeconomic data, Métodos estadísticos, Dimensionality reduction, Análisis estadístico, Situación socioeconómica - Procesamiento de datos, Aplicaciones analíticas, Reducción de dimensionalidad, Embeddings, Sistemas de recolección automática de datos, Visualización, 006 - Métodos especiales de computación [000 - Ciencias de la computación, información y obras generales], Reducción de datos, Análisis multivariante, 519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas [510 - Matemáticas], Clasificación socioeconómica, Socioeconomic classification, Categorical data

Popis súboru: 95 páginas; application/pdf

Prístupová URL adresa: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88315

40 Reducción de dimensionalidad sin pérdida en representaciones semánticas de texto

Autori: Vélez de Mendizabal, Iñaki Ezpeleta, Enaitz Zurutuza, Urko a ďalší

Predmety: filtrado spam, Ciberseguridad, representación basada en synsets, reducción de dimensionalidad, información semántica, algoritmos genéticos multi-objetivo

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.40; Investigación en Ciberseguridad; https://hdl.handle.net/10578/28650

Dostupnosť: https://hdl.handle.net/10578/28650
https://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.40

Implementación y exploración de mapas autoorganizados: arquitectura, variantes e información comparativa ; Implementation and exploration of self-organizing maps: architecture, variants and comparative information ; Implementació i exploració de mapes autoorganitzats: arquitectura, variants i informació comparativa

Autori: Sansano Colomina, Jaume Diez Alba, Carlos Díaz Abad, Carlos a ďalší

Prispievatelia: Sansano Colomina, Jaume Diez Alba, Carlos Díaz Abad, Carlos a ďalší

Predmety: Mapas Autoorganizados, Redes Neuronales, Aprendizaje no Supervisado, Reducción de dimensionalidad, Kohonen, Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, Self-Organizing Maps, Neural Networks, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://riunet.upv.es/handle/10251/223993

Dostupnosť: https://riunet.upv.es/handle/10251/223993

Visualización de datos categóricos empleando métodos de reducción de dimensionalidad enfocados en datos socioeconómicos ; Visualizing categorical data using dimensionality reduction methods focused on socioeconomic data

Autori: Oliveros Duran, Daniel Alejandro Branch Bedoya, John Willian Iral Palomino, René

Prispievatelia: Oliveros Duran, Daniel Alejandro Branch Bedoya, John Willian Iral Palomino, René

Predmety: 510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas, 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación, Métodos estadísticos, Análisis estadístico, Reducción de datos, Variables (Estadística), Análisis multivariante, Sistemas de recolección automática de datos, Situación socioeconómica - Procesamiento de datos, Aplicaciones analíticas, Reducción de dimensionalidad, Visualización, Clasificación socioeconómica, Datos Categóricos, Socioeconomic classification, Dimensionality reduction, Embeddings, Socioeconomic data, Categorical data

Popis súboru: 95 páginas; application/pdf

Relation: LaReferencia; Amazon Web Services, Inc. ¿qué son los datos estructurados? https://aws.amazon.com/e s/what-is/structured-data/, 2024. URL https://aws.amazon.com/es/what-is/st ructured-data/. Consultado el 1 de enero de 2025.; Sercan O. Arik and Tomas Pfister. Tabnet: Attentive interpretable tabular learning, 2020. URL https://arxiv.org/abs/1908.07442.; Ashokkumar, Don, and S. High dimensional data visualization: A survey. 2018.; Brian Baingana and Georgios B. Giannakis. Kernel-based embeddings for large graphs with centrality constraints. volume 2015-August, page 1901 – 1905, 2015. doi:10.1109/ICAS SP.2015.7178301. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri? eid=2-s2.0-84946067493&doi=10.1109%2fICASSP.2015.7178301&partnerID=40&md 5=48b068448402534fc2fa8622723d74f8.; Rodrigo Kraus Barragán. Tratamiento de variables categóricas en modelos de machine learning. 2022.; Amreen Batool and Yung-Cheol Byun. Enhanced sentiment analysis and topic modeling during the pandemic using automated latent dirichlet allocation. 12:81206 – 81220, 2024. doi:10.1109/ACCESS.2024.3411717. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/ inward/record.uri?eid=2-s2.0-85196056646&doi=10.1109%2fACCESS.2024.34117 17&partnerID=40&md5=e8e42f2063e9a4455ec24eb6c4e8c132. Cited by: 1; All Open Access, Gold Open Access.; Martin Becker, Jens Lippel, and Thomas Zielke. Dimensionality reduction for data visuali- zation and linear classification, and the trade-off between robustness and classification accuracy. In 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pages 6478--6485, 2020. doi:10.1109/ICPR48806.2021.9412865.; Kay Henning Brodersen, Cheng Soon Ong, Klaas Enno Stephan, and Joachim M. Buhmann. The balanced accuracy and its posterior distribution. In 2010 20th International Conference on Pattern Recognition, pages 3121--3124, 2010. doi:10.1109/ICPR.2010.764.; Andreas Buja, Deborah F. Swayne, Michael L. Littman, Nathaniel Dean, Heike Hofmann, and Lisha Chen. Data visualization with multidimensional scaling. 17(2):444 – 472, 2008. doi:10.1198/106186008X318440. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inwa rd/record.uri?eid=2-s2.0-46849092792&doi=10.1198%2f106186008X318440&partnerID=40&md5=5b1db7ffeda3bea179da2c8361978cf3. Cited by: 241; All Open Access, Green Open Access.; Lijing Cao. Integration of som and pca for analyzing sports economic data and designing a management system. 2022, 2022. doi:10.1155/2022/6922554. URL https://scopus.una lproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85131182194&doi=10.1155%2 f2022%2f6922554&partnerID=40&md5=8e02d17b661e60684d7f40ed56497b0f. Cited by: 0; All Open Access, Gold Open Access.; Danilo B Coimbra, Rafael M Martins, Tácito TAT Neves, Alexandru C Telea, and Fernando V Paulovich. Explaining three-dimensional dimensionality reduction plots. 15(2):154--172, 2015. ISSN 1473-8724. doi:10.1177/1473871615600010.; Tarek Elgamal, Maysam Yabandeh, Ashraf Aboulnaga, Waleed Mustafa, and Mohamed Hefeeda. Spca: Scalable principal component analysis for big data on distributed platforms. volume 2015-May, page 79 – 91, 2015. doi:10.1145/2723372.2751520. URL https://sc opus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84957607832&doi=10. 1145%2f2723372.2751520&partnerID=40&md5=8650bdd892d21d556a85a249910b9065. Cited by: 26.; Cheng Guo and Felix Berkhahn. Entity embeddings of categorical variables, 2016. URL https://arxiv.org/abs/1604.06737.; Fushing Hsieh, Elizabeth P. Chou, and Ting-Li Chen. Mimicking complexity of structured data matrix’s information content: Categorical exploratory data analysis. 23(5), 2021. doi:10.3390/e23050594. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.ur i?eid=2-s2.0-85106576672&doi=10.3390%2fe23050594&partnerID=40&md5=2498ce 049ac6793d421bb23398204f62. Cited by: 6; All Open Access, Gold Open Access, Green Open Access.; Hsiang Hsu, Salman Salamatian, and Flavio P. Calmon. Generalizing correspondence analysis for applications in machine learning. 44(12):9347 – 9362, 2022. doi:10.1109/TPAMI.20 21.3127870. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid= 2-s2.0-85118991377&doi=10.1109%2fTPAMI.2021.3127870&partnerID=40&md5=fea 8ff2eccaf8168eb563ba0adedd7b4. Cited by: 3; All Open Access, Green Open Access.; C. Lafuente Ibáñez and A. Marín Egoscozábal. Metodologías de la investigación en las ciencias sociales: Fases, fuentes y selección de técnicas. Revista Escuela de Administración de Negocios (Rev. esc. adm. neg.), (64):5--18, August 2008.; Ian T. Jolliffe and Jorge Cadima. Principal component analysis: a review and recent developments. 374(2065):20150202, 2016. ISSN 1471-2962. doi:10.1098/rsta.2015.0202.; Dominik Jäckle, Fabian Fischer, Tobias Schreck, and Daniel A. Keim. Temporal mds plots for analysis of multivariate data. 22(1):141 – 150, 2016. doi:10.1109/TVCG.2015.2467553. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-849 46607160&doi=10.1109%2fTVCG.2015.2467553&partnerID=40&md5=50ddd48750f288 7c77c88b69c528b66e. Cited by: 67; All Open Access, Green Open Access.; Alina Lazar, Ling Jin, C. Anna Spurlock, Kesheng Wu, Alex Sim, and Annika Todd. Evaluating the effects of missing values and mixed data types on social sequence clustering using t-sne visualization. 11(2), 2019. doi:10.1145/3301294. URL https://scopus.una lproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85062875287&doi=10.1145%2 f3301294&partnerID=40&md5=4cedec6529f9309974011046b4a20165. Cited by: 7; All Open Access, Bronze Open Access, Green Open Access.; John Aldo Lee, Cyril De Bodt, Ludovic Journaux, and Lucile Sautot. Proximities in dimensionality reduction. 2022. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward /record.uri?eid=2-s2.0-85129394450&partnerID=40&md5=cf22de7cba38e86076e6 cb732e7a9d3d. Cited by: 0.; Alejandro Marcos Alvarez, Makoto Yamada, and Akisato Kimura. Exploiting socially- generated side information in dimensionality reduction. page 9 – 12, 2013. doi:10.1145/25 09916.2509923. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?ei d=2-s2.0-84887179409&doi=10.1145%2f2509916.2509923&partnerID=40&md5=9ee1 5fdda4c217a712c19b267171b6d6. Cited by: 1; All Open Access, Green Open Access.; Leland McInnes, John Healy, and James Melville. Umap: Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction, 2020. URL https://arxiv.org/abs/1802.03426.; Tácito Trindade de Araújo Tiburtino Neves, Rafael Messias Martins, Danilo Barbosa Coimbra, Kostiantyn Kucher, Andreas Kerren, and Fernando V. Paulovich. Fast and reliable incremental dimensionality reduction for streaming data. 102:233 – 244, 2022. doi:10.1016/j.cag.2021.08.009. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/rec ord.uri?eid=2-s2.0-85114639865&doi=10.1016%2fj.cag.2021.08.009&partnerID =40&md5=4a9ed8a97c60ded9bd41db77baf7af71.; Evandro S. Ortigossa, Fábio Felix Dias, and Diego Carvalho do Nascimento. Getting over high-dimensionality: How multidimensional projection methods can assist data science. 12 (13):6799, 2022. ISSN 2076-3417. doi:10.3390/app12136799.; Matthew J Page, Joanne E McKenzie, Patrick M Bossuyt, Isabelle Boutron, Tammy C Hoffmann, Cynthia D Mulrow, Larissa Shamseer, Jennifer M Tetzlaff, Elie A Akl, Sue E Brennan, Roger Chou, Julie Glanville, Jeremy M Grimshaw, Asbjørn Hróbjartsson, Ma- noj M Lalu, Tianjing Li, Elizabeth W Loder, Evan Mayo-Wilson, Steve McDonald, Luke A McGuinness, Lesley A Stewart, James Thomas, Andrea C Tricco, Vivian A Welch, Penny Whiting, and David Moher. The prisma 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, 2021. doi:10.1136/bmj.n71. URL https://www.bmj.com/content/372/bmj.n71.; Diego H. Peluffo, John A. Lee, and Michel Verleysen. Recent methods for dimensionality reduction: A brief comparative analysis. page 189 – 194, 2014. URL https://scopus.u nalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84962032978&partnerID=4 0&md5=b0086fe4078be49718ffdbb2db6f0bd8.; S.A. Priyanka, R. Pandimeena, H. Ananya, and K. Reshma. Predictive modeling for autism prediction: Deep learning insights from facial image data. 2023. doi:10.1109/ICDSAAI5 9313.2023.10452504. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85187779488&doi=10.1109%2fICDSAAI59313.2023.10452504&partne rID=40&md5=cb285c40e237fb551a64799f7b633669.; Dong Qiao, Xinxian Ma, and Jicong Fan. Federated t-sne and umap for distributed data visualization, 2024.; E. Renard, P. Dupont, and M. Verleysen. User control for adjusting conflicting objectives in parameter-dependent visualization of data. page 27 – 31, 2013. doi:10.2312/PE.VAM P.VAMP2013.027-031. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record. uri?eid=2-s2.0-85122506673&doi=10.2312%2fPE.VAMP.VAMP2013.027-031&partner ID=40&md5=ac74a1efe4a142a5dd022b476c14725e. Cited by: 0.; Alvaro Manuel Rodriguez-Rodriguez, Marta De la Fuente-Costa, Mario Escalera-de la Riva, Borja Perez-Dominguez, Gustavo Paseiro-Ares, Jose Casaña, and Maria Blanco-Diaz. Ai-enhanced evaluation of youtube content on post-surgical incontinence following pelvic cancer treatment. 26, 2024. doi:10.1016/j.ssmph.2024.101677. URL https://scopus.u nalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85192788469&doi=10.1016 %2fj.ssmph.2024.101677&partnerID=40&md5=85cb6dcaa2b7e4db0deba5151eda22bf. Cited by: 0; All Open Access, Gold Open Access, Green Open Access.; Cedric Seger. An investigation of categorical variable encoding techniques in machine learning: binary versus one-hot and feature hashing. PhD thesis, 2018. URL https: //urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-237426.; Sumanta Singha and Prakash P. Shenoy. An adaptive heuristic for feature selection based on complementarity. 107(12):2027 – 2071, 2018. doi:10.1007/s10994-018-5728-y. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-8504877 9534&doi=10.1007%2fs10994-018-5728-y&partnerID=40&md5=c4a3999918a470744a dd26e3f0481e49. Cited by: 27; All Open Access, Bronze Open Acces; Alexander Strang, David Sewell, Alexander Kim, Kevin Alcedo, and David Rosenbluth. Principal trade-off analysis. 23(3):258 – 271, 2024. doi:10.1177/14738716241239018. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-8518995 6524&doi=10.1177%2f14738716241239018&partnerID=40&md5=0545db17e46cb297ba 80baff8f763c47. Cited by: 0; All Open Access, Green Open Access, Hybrid Gold Open Access; Gjorgji Strezoski, Lucas Fijen, Jonathan Mitnik, Dániel László, Pieter De Marez Oyens, Yoni Schirris, and Marcel Worring. Tindart: A personal visual arts recommender. page 4524 – 4526, 2020. doi:10.1145/3394171.3414445. URL https://scopus.unalproxy.elo gim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85106873336&doi=10.1145%2f3394171.3 414445&partnerID=40&md5=f98eef59c81cb86c1080225a5bbb2093.; Zheng Sun, Weiqing Xing, Wenjun Guo, Seungwook Kim, Hongze Li, Wenye Li, Jianru Wu, Yiwen Zhang, Bin Cheng, and Shenghui Cheng. A Survey on Dimension Reduction Algorithms in Big Data Visualization, pages 375--395. Springer International Publishing, 2020. ISBN 9783030485139. doi:10.1007/978-3-030-48513-9_31.; Flora S Tsai. Dimensionality reduction techniques for blog visualization. Expert Systems with Applications, 38(3):2766--2773, 2011; Laurens van der Maaten and Geoffrey Hinton. Visualizing data using t-sne. Journal of Machine Learning Research, 9(86):2579--2605, 2008. URL http://jmlr.org/papers/v9 /vandermaaten08a.html.; Yang Wang and Kwan-Liu Ma. Revealing the fog-of-war: A visualization-directed, uncertainty-aware approach for exploring high-dimensional data. In 2015 IEEE In- ternational Conference on Big Data (Big Data), pages 629--638, 2015. doi:10.1109/BigD ata.2015.7363843; Yingfan Wang, Haiyang Huang, Cynthia Rudin, and Yaron Shaposhnik. Understanding how dimension reduction tools work: An empirical approach to deciphering t-sne, umap, trimap, and pacmap for data visualization. 22, 2021. URL https://scopus.unalproxy .elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85116938640&partnerID=40&md5=6a f7521fe51484d1fb0f1282b068dbd2.; Tiandong Xiao and Yosuke Onoue. Visualization of topic transitions in snss using document embedding and dimensionality reduction. volume 2021-April, page 216 – 220, 2021. doi:10.1109/PacificVis52677.2021.00035. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/in ward/record.uri?eid=2-s2.0-85107433051&doi=10.1109%2fPacificVis52677.2021. 00035&partnerID=40&md5=d038de6550e0fdb267efe1c50d0ff251.; Xianchao Zhu, Xianjun Shen, Xingpeng Jiang, Kaiping Wei, Tingting He, Yuanyuan Ma, Jiaqi Liu, and Xiaohua Hu. Nonlinear expression and visualization of nonmetric relationships in genetic diseases and microbiome data. 19, 2018. doi:10.1186/s12859-018-2537-z. URL https://scopus.unalproxy.elogim.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-8505891 0039&doi=10.1186%2fs12859-018-2537-z&partnerID=40&md5=1b25545fb30a3ca207 afc4490c90fb3a. Cited by: 5; All Open Access, Gold Open Access, Green Open Access; https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88315; Universidad Nacional de Colombia; Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia; https://repositorio.unal.edu.co/

Dostupnosť: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88315
https://repositorio.unal.edu.co/

Seasonal mapping of irrigated winter wheat traits in Argentina with a hybrid retrieval workflow using sentinel-2 imagery

Autori: Caballero, Gabriel Pezzola, Nestor Alejandro Winschel, Cristina Ines a ďalší

Zdroj: Remote Sensing 14 (18) : 4531. (September 2022)

Predmety: Leaf Area Index, Kriging, Imagery, Índice de Superficie Foliar, Krigeage, Imágenes, Vegetation Water and Chlorophyll Content, Hybrid Retrieval Workflow, Dimencionality Reduction, Active Learning, Contenido de Agua y Clorofila de la Vegetación, Flujo de Trabajo de Recuperación Híbrido, Reducción de Dimensionalidad, Aprendizaje Activo

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://hdl.handle.net/20.500.12123/13248; https://doi.org/10.3390/rs14184531

Dostupnosť: https://hdl.handle.net/20.500.12123/13248
https://www.mdpi.com/2072-4292/14/18/4531
https://doi.org/10.3390/rs14184531

Desarrollo de un Score de riesgo financiero con XGBoost para evaluación de crédito Fintech

Autori: Correa Restrepo, Juan David Ortiz Arias, Santiago

Prispievatelia: Correa Restrepo, Juan David Ortiz Arias, Santiago

Predmety: Estadístico Kolmogorov-Smirnov, FINANZAS, CRÉDITO, RIESGO (FINANZAS), CIENCIA DE LA INFORMACIÓN, Score de crédito, Apetito de riesgo, RIESGO (ECONOMÍA), Eliminación de outliers, Simulación Montecarlo, Reducción de dimensionalidad

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://hdl.handle.net/10784/34305

Técnicas Inteligentes en la gestión de la industria turística

Autori: Herrera Vaca, Anita Krupskaia Arroyo Puente, Ángel Jiménez Palmero, Alfredo a ďalší

Prispievatelia: Herrera Vaca, Anita Krupskaia Arroyo Puente, Ángel Jiménez Palmero, Alfredo a ďalší

Zdroj: Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos (RIUBU)
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)

Predmety: Informática, Tourism management, Gestión turística, Agrupamiento, Pronóstico, Turismo, Dimensionality reduction, Computer science, Clustering, Reducción de dimensionalidad, Tourism, 1209.05 Análisis y Diseño de Experimentos, 1203.04 Inteligencia Artificial, Machine learning, Aprendizaje de máquina, 5312.90 Economía Sectorial: Turismo, 1209.03 Análisis de Datos, Forecasting

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10259/9363

Hessian Eigenfunctions for Triangular Mesh Parameterization

Autori: Mejía, Daniel Ruíz, Oscar Cadavid, Carlos A. a ďalší

Prispievatelia: Mejía, Daniel Ruíz, Oscar Cadavid, Carlos A. a ďalší

Zdroj: Hessian Eigenfunctions For Triangular Mesh Parameterization

Predmety: Eigenvalues and eigenfunctions, Parametrizaciones, Interpolation spaces, Matriz Hessiana, Mesh generation, Geometry, Parameterization, Geometry, differential, Dimensionality reduction, Reducción de dimensionalidad, ESPACIOS DE INTERPOLACIÓN, Manifolds (Mathematics), Manifold learning, Computer graphics, FUNCIONES VECTORIALES, Statistical tests, Hessian locally linear embedding, Computer vision, Differential geometry, Mesh parameterization, GEOMETRÍA DIFERENCIAL, Algorithms, VARIEDADES (MATEMÁTICAS)

Popis súboru: application/pdf; text/html

Prístupová URL adresa: http://repository.eafit.edu.co/bitstream/10784/9698/3/Hessian-Eigenfunc.pdf
https://repository.eafit.edu.co/handle/10784/9698
https://core.ac.uk/display/81651249
https://dblp.uni-trier.de/db/conf/grapp/grapp2016.html#MejiaRC16
http://hdl.handle.net/10784/29503
https://eafit.fundanetsuite.com/Publicaciones/ProdCientif/PublicacionFrw.aspx?id=6160
http://hdl.handle.net/10784/9698

Binary whale optimization algorithm for dimensionality reduction

Autori: Hussien, Abdelazim G. Oliva Navarro, Diego Alberto Houssein, Essam H. a ďalší

Prispievatelia: Hussien, Abdelazim G. Oliva Navarro, Diego Alberto Houssein, Essam H. a ďalší

Predmety: whale optimization algorithm (WOA), binary whale optimization algorithm, feature selection, classification, dimensionality reduction, selección de características, clasificacion, reducción de dimensionalidad, selecció de funcions, classificació, reducció de dimensionalitat, Algorithms, Algorismes, Algoritmos

Popis súboru: application/pdf

Relation: Mathematics, 2020, 8(10); http://doi.org/10.3390/math8101821; http://hdl.handle.net/10609/126108

Dostupnosť: http://hdl.handle.net/10609/126108
https://doi.org/10.3390/math8101821