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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1109/BIBM.2015.7359925 |
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| Auteur | Rechercher : Li, Yifeng1; Rechercher : Ngom, Alioune |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches Canada. Technologies de l'information et des communications
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), November 9-12, 2015, Washington, DC, USA |
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| Sujet | data integration; Bayesian network; decision tree; random forest; multiple kernel learning; feature extraction; deep learning |
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| Résumé | Modern data generated in many fields are in a strong need of integrative machine learning models in order to better make use of heterogeneous information in decision making and knowledge discovery. How data from multiple sources are incorporated in a learning system is key step for a successful analysis. In this paper, we provide a comprehensive review on data integration techniques from a machine learning perspective. |
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| Date de publication | 2015-12-17 |
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| Maison d’édition | IEEE |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro NPARC | 23000015 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | b505f592-59d6-41fb-ad11-24604539569f |
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| Enregistrement créé | 2016-05-19 |
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| Enregistrement modifié | 2020-06-02 |
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