| Téléchargement | - Voir la version finale : Data integration in machine learning (PDF, 1.4 Mio)
|
|---|
| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1109/BIBM.2015.7359925 |
|---|
| Auteur | Rechercher : Li, Yifeng1; Rechercher : Ngom, Alioune |
|---|
| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
|
|---|
| Format | Texte, Article |
|---|
| Conférence | 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), November 9-12, 2015, Washington, DC, USA |
|---|
| Sujet | data integration; Bayesian network; decision tree; random forest; multiple kernel learning; feature extraction; deep learning |
|---|
| 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. |
|---|
| Date de publication | 2015-12-17 |
|---|
| Maison d’édition | IEEE |
|---|
| Dans | |
|---|
| Langue | anglais |
|---|
| Publications évaluées par des pairs | Oui |
|---|
| Numéro NPARC | 23000015 |
|---|
| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
|---|
| Signaler une correction | Signaler une correction (s'ouvre dans un nouvel onglet) |
|---|
| Identificateur de l’enregistrement | b505f592-59d6-41fb-ad11-24604539569f |
|---|
| Enregistrement créé | 2016-05-19 |
|---|
| Enregistrement modifié | 2020-06-02 |
|---|
