How to allocate a restricted budget of leave-one-out assessments for effective model selection in machine learning: A comparison of state-of-art techniques

Recherche avancée | Historique de recherche Mon DI-fusion | À propos de DI-fusion | Contact |

Référence BNAIC, page (51-58)
Publication Publié, 2005

Article révisé par les pairs

Titre:	How to allocate a restricted budget of leave-one-out assessments for effective model selection in machine learning: A comparison of state-of-art techniques
Auteur:	Caelen, Olivier; Bontempi, Gianluca
Informations sur la publication:	BNAIC, page (51-58)
Statut de publication:	Publié, 2005
Sujet CREF:	Technologies de l'information et de la communication (TIC)
Note générale:	SCOPUS: cp.p
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:1568-7805
	info:scp/84873442814

Breaking Down Data Silos: SPARQuLb, An RDF Ecosystem to Mutualize Humanities Research Projects Needs
par de Valeriola, Sébastien , Leroy, Anthony
Publication 2025-10-01
Quantification from Both Sides: Research Tool and Research Object
par Parmentier, Juliette , Pichon, Matthieu
Publication 2025-05-21
Humanités numériques et outils mutualisés : Praesto DH
par de Valeriola, Sébastien
Publication 2025-02-25
Striking the Balance in Using LLMs for Fact-Checking:A Narrative Literature Review
par Dierickx, Laurence , Van Dalen, Arjen , Opdahl, Andreas L. , Linden, Carl-Gustav CGL
Publication Springer, 2024-08-31
Comment Elon Musk veut faire tourner le monde
par Calabrese, Laura
Publication 2025-01-11

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
Les publications encodées constituent la bibliographie académique de l'Université.	Les documents déposés sont indexés par les moteurs de recherche (Google Scholar,…).	Les documents déposés en open-access sont archivés au sein du réseau de préservation SAFE-PLN (www.safepln.org).	Les listes de publications sont compatibles avec le CV-ULB, le FNRS et accessibles sur le web.