Výsledky vyhledávání
- 1.0512085 - ÚI 2020 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Žegklitz, Jan - Pošík, M.
Sequential model building in symbolic regression.
ITAT 2019: Information Technologies – Applications and Theory. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2019 - (Barančíková, P.; Holeňa, M.; Horváth, T.; Pleva, M.; Rosa, R.), s. 51-57. CEUR Workshop Proceeding, 2473. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2019: Conference Information Technologies - Applications and Theory /19./. Donovaly (SK), 20.09.2019-24.09.2019]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: genetic programming * symbolic regression * boosting * sequential learning
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2473/paper5.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0302291Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0512085-aoa.pdf 4 434.5 KB OpenAccess Autorský preprint povolen - 2.0509646 - ÚI 2020 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Tobišková, Nicole - Tichavský, Jan
A Nonparametric Bootstrap Comparison of Variances of Robust Regression Estimators.
Conference Proceedings. 37th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2019. České Budějovice: University of South Bohemia in České Budějovice, Faculty of Economics, 2019 - (Houda, M.; Remeš, R.), s. 168-173. ISBN 978-80-7394-760-6.
[MME 2019: International Conference on Mathematical Methods in Economics /37./. České Budějovice (CZ), 11.09.2019-13.09.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: robustness * linear regression * outliers * bootstrap * least weighted squares
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://mme2019.ef.jcu.cz/files/conference_proceedings.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0300321Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0509646-aw.pdf 6 248.7 KB volně online Vydavatelský postprint povolen - 3.0509320 - ÚI 2020 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pitra, Zbyněk - Bajer, Lukáš - Holeňa, Martin
Knowledge-based Selection of Gaussian Process Surrogates.
IAL ECML PKDD 2019: Workshop & Tutorial on Interactive Adaptive Learning. Proceedings. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2019 - (Kottke, D.; Lemaire, D.; Calma, A.; Krempl, G.; Holzinger, A.), s. 48-63. CEUR Workshop Proceedings, 2444. ISSN 1613-0073.
[ECML PKDD 2019: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Würzburg (DE), 16.09.2019-20.09.2019]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Benchmarking * Black-box optimization * Gaussian process * Landscape analysis
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2444/ialatecml_paper4.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0300063Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0509320-a.pdf 6 1.9 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 4.0508171 - ÚI 2020 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
Landscape analysis of gaussian process surrogates for the covariance matrix adaptation evolution strategy.
GECCO '19: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2019 - (López-Ibáñez, M.), s. 691-699. ISBN 978-1-4503-6111-8.
[GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. Prague (CZ), 13.07.2019-17.07.2019]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process * landscape analysis
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0299146 - 5.0506986 - ÚTIA 2020 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Pitra, Z.
How to down-weight observations in robust regression: A metalearning study.
Mathematical Methods in Economics 2018. Conference Proceedings. Prague: MatfyzPress, 2018 - (Váchová, L.; Kratochvíl, V.), s. 204-209. ISBN 978-80-7378-371-6.
[MME 2018. International Conference Mathematical Methods in Economics /36./. Jindřichův Hradec (CZ), 12.09.2018-14.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-07384S; GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985556 ; RVO:67985807
Klíčová slova: metalearning * robust statistics * linear regression * outliers
Obor OECD: Statistics and probability; Statistics and probability (UIVT-O)
http://library.utia.cas.cz/separaty/2019/SI/kalina-0506986.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0298101 - 6.0497292 - ÚI 2019 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Peštová, Barbora - Kalina, Jan
Robust Metalearning: Comparing Robust Regression Using A Robust Prediction Error.
The 12th International Days of Statistics and Economics Conference Proceedings. Slaný: Melandrium, 2018 - (Löster, T.; Pavelka, T.), s. 1367-1376. ISBN 978-80-87990-14-8.
[International Days of Statistics and Economics /12./. Prague (CZ), 06.09.2018-08.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: metalearning * robust regression * outliers * robust prediction error
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://msed.vse.cz/msed_2018/article/13-Pestova-Barbora-paper.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0289877Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0497292a.pdf 6 626.9 KB Volne na webu Vydavatelský postprint povolen - 7.0494114 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kopp, M. - Bajer, L. - Jílek, M. - Holeňa, Martin
Comparing Rule Mining Approaches for Classification with Reasoning.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 52-58. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Classification * Comprehensibility * Random Forest * Rule Mining
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/52.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287370Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0494114a.pdf 8 459.9 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 8.0494113 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Repický, Jakub - Pitra, Zbyněk - Holeňa, Martin
Automated Selection of Covariance Function for Gaussian Process Surrogate Models.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 64-71. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: black-box optimization * Gaussian processes * information criteria * model selection
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/64.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287367Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0494113a.pdf 5 1.3 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 9.0494112 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
Boosted Regression Forest for the Doubly Trained Surrogate Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 72-79. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Gradient boosting * Random forest * Black-box optimization * Surrogate model * Benchmarking
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/72.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287361Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0494112a.pdf 8 1.1 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 10.0493805 - ÚI 2019 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Pitra, Zbyněk
How to down-weight observations in robust regression: A metalearning study.
Mathematical Methods in Economics 2018. Conference Proceedings. Prague: MatfyzPress, 2018 - (Váchová, L.; Kratochvíl, V.), s. 204-209. ISBN 978-80-7378-371-6.
[MME 2018. International Conference Mathematical Methods in Economics /36./. Jindřichův Hradec (CZ), 12.09.2018-14.09.2018]
Grant CEP: GA ČR GA17-07384S; GA ČR GA17-01251S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: metalearning * robust statistics * linear regression * outliers
Obor OECD: Statistics and probability
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287108Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0493805.pdf 21 719.5 KB Vydavatelský postprint vyžádat