Košík

  1. 1.
    0539725 - ÚI 2022 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Hlaváčková-Schindler, Kateřina - Plant, C.
    Poisson Graphical Granger Causality by Minimum Message Length.
    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Proceedings, Part 1. Cham: Springer, 2021 - (Hutter, F.; Kersting, K.; Lijffijt, J.; Valera, I.), s. 526-541. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 12457. ISBN 978-3-030-67657-5. ISSN 0302-9743.
    [ECML PKDD 2020: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Ghent / Virtual (BE), 14.09.2020-18.09.2020]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Granger causality * Poisson graphical Granger model * Minimum message length * Ridge regression for GLM
    Obor OECD: Applied mathematics
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0317427
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0539725-apre.pdf1458.1 KBAutorský preprintvyžádat
     
     

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.