Machine Learning Methods for Classification Problems

• Autorzy: Heiko Groenitz
• Języki publikacji: EN

Słowa kluczowe

EN

Algorithms; Machine learning; Statistics

PL

Algorytmy; Uczenie maszynowe; Statystyka

• Czasopismo: Śląski Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2020
• Numer: nr 18 (24)
• Strony: 241--248

Twórcy

autor

Heiko Groenitz

• Philipps University of Marburg, Germany ; School of Business and Economics, Marburg, Germany

Bibliografia

• Breiman L. (2001), Random forests. Machine Learning Journal, 45, pp. 5-32.
• Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. (1984), Classification and regression trees, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.
• Cortes C., Vapnik V.N. (1995), Support-vector networks, Machine Learning, 20, pp. 273- -297.
• Hamel L. (2009), Knowledge Discovery with Support Vector Machines. John Wiley & Sons, Hoboken.
• Jobson J.D. (1992), Applied Multivariate Data Analysis - Volume II: Categorical and Multivariate Methods, Springer, New York.
• Lantz B. (2015), Machine Learning with R. Packt Publishing, Birmingham.
• Moguerza J.M., Munoz A. (2006), Support vector machines with applications, Statistical Science, 21, pp. 322-336.
• Pathak M.A. (2014), Beginning Data Science with R. Springer, Cham.

Identyfikatory

DOI

10.15611/sps.2020.18.14