Výsledky vyhledávání
- 1.0585221 - FZÚ 2025 RIV DE eng J - Článek v odborném periodiku
Glavan, Dražen - Miao, S.P. - Prokopec, T. - Woodard, R.P.
Gauge independent logarithms from inflationary gravitons.
Journal of High Energy Physics. Roč. 2024, č. 3 (2024), č. článku 129. ISSN 1029-8479. E-ISSN 1029-8479
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) EH22_010/0002906
Institucionální podpora: RVO:68378271
Klíčová slova: gauge Symmetry * models of quantum gravity * de Sitter space * renormalization and regularization
Obor OECD: Particles and field physics
Impakt faktor: 5.4, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0352991Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0585221.pdf 0 843.5 KB CC Licence Vydavatelský postprint povolen - 2.0583574 - ÚTIA 2024 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Peštová, B.
On the Bayesian Interpretation of Penalized Statistical Estimators.
Artificial Intelligence and Soft Computing. 22nd International Conference, ICAISC 2023, Proceedings, Part 2. Cham: Springer, 2023 - (Rutkowski, L.; Scherer, R.; Korytkowski, M.; Pedrycz, W.; Tadeusiewicz, R.; Zurada, J.), s. 343-352. Lecture Notes in Computer Science, 14126. ISBN 978-3-031-42507-3.
[ICAISC 2023: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /22./. Zakopane (PL), 18.07.2023-22.07.2023]
Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Bayesian estimation * regularization * penalization * robustness * regression
Obor OECD: Statistics and probability
http://library.utia.cas.cz/separaty/2023/SI/kalina-0583574.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0351579 - 3.0581616 - ÚI 2025 GB eng J - Článek v odborném periodiku
Kalina, Jan
Regularized least weighted squares estimator in linear regression.
Communications in Statistics - Simulation and Computation. Online 08 January 2024 (2024). ISSN 0361-0918. E-ISSN 1532-4141
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA22-02067S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Lasso estimator * Outliers * Regularization * Robust regression * Sparsity
Impakt faktor: 0.9, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
https://doi.org/10.1080/03610918.2023.2300356
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0349720 - 4.0579680 - ÚI 2024 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Peštová, Barbora
On the Bayesian Interpretation of Penalized Statistical Estimators.
Artificial Intelligence and Soft Computing. 22nd International Conference, ICAISC 2023, Proceedings, Part 2. Cham: Springer, 2023 - (Rutkowski, L.; Scherer, R.; Korytkowski, M.; Pedrycz, W.; Tadeusiewicz, R.; Zurada, J.), s. 343-352. Lecture Notes in Computer Science, 14126. ISBN 978-3-031-42507-3.
[ICAISC 2023: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /22./. Zakopane (PL), 18.07.2023-22.07.2023]
Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Bayesian estimation * regularization * penalization * robustness * regression
Obor OECD: Statistics and probability
https://doi.org/10.1007/978-3-031-42508-0_31
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0348492 - 5.0577144 - ÚI 2024 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Štěpánek, Lubomír - Dlouhá, Jana - Martinková, Patrícia
Item Difficulty Prediction Using Item Text Features: Comparison of Predictive Performance across Machine-Learning Algorithms.
Mathematics. Roč. 11, č. 19 (2023), č. článku 4104. ISSN 2227-7390
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA21-03658S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: text-based item difficulty prediction * text features and item wording * machine learning * regularization methods * elastic net regression * support vector machines * regression and decision trees * random forests * neural networks * algorithm vs. domain expert’s prediction performance
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 2.4, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://dx.doi.org/10.3390/math11194104
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0346365Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0577144-aoa.pdf 1 715.6 KB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen - 6.0570934 - ÚJF 2024 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Horváth, Ivan - Markoš, P. - Medris, R.
Counting-Based Effective Dimension and Discrete Regularizations.
Entropy. Roč. 25, č. 3 (2023), č. článku 482. E-ISSN 1099-4300
Institucionální podpora: RVO:61389005
Klíčová slova: Minkowski dimension * effective counting dimension * effective number theory * effective support * effective description * minimal effective description * regularization * Anderson localization * lattice QCD
Obor OECD: Atomic, molecular and chemical physics (physics of atoms and molecules including collision, interaction with radiation, magnetic resonances, Mössbauer effect)
Impakt faktor: 2.7, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://doi.org/10.3390/e25030482
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342273Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0570934.pdf 0 311.9 KB Open Access - CC licence Vydavatelský postprint povolen - 7.0563344 - ÚI 2024 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Marmolejo-Ramos, F. - Tejo, M. - Brabec, Marek - Kužílek, J. - Joksimovic, S. - Kovanovic, V. - González, J. - Kneib, T. - Bühlmann, P. - Kook, L. - Briseño-Sánchez, G. - Ospina, R.
Distributional regression modeling via generalized additive models for location, scale, and shape: An overview through a data set from learning analytics.
Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery. Roč. 13, č. 1 (2023), č. článku e1479. ISSN 1942-4787. E-ISSN 1942-4795
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: causal regularization * causality * educational data mining * generalized additive models for location, scale and shape * learning analytics * machine learning * statistical learning * statistical modeling * supervised learning
Obor OECD: Statistics and probability
Impakt faktor: 7.8, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://dx.doi.org/10.1002/widm.1479
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0335333Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0563344-aoaonl.pdf 3 3.6 MB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen - 8.0559346 - ÚGN 2023 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Axelsson, Owe
Regularization methods for the construction of preconditioners for saddle point problems.
Proceedings of The Conference Algoritmy 2020. Bratislava: Slovak University of Technology in Bratislava, 2020 - (Frolkovič, P.; Mikula, K.; Ševčovič, D.), s. 141-150. ISBN 978-80-227-5032-5.
[Algoritmy 2020 - Conference on Scientific Computing /21./. Vysoké Tatry - Podbanské (SK), 10.09.2020-15.09.2020]
Grant CEP: GA MŠMT LQ1602
Institucionální podpora: RVO:68145535
Klíčová slova: saddle-point * regularization * preconditioners
Obor OECD: Applied mathematics
http://www.iam.fmph.uniba.sk/amuc/ojs/index.php/algoritmy/article/download/1576/828
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0332685Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup UGN_0559346.pdf 1 287.5 KB Jiná vyžádat - 9.0555825 - ÚTIA 2023 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Vidnerová, P.
On kernel-based nonlinear regression estimation.
The 15th International Days of Statistics and Economics Conference Proceedings. Slaný: Melandrium, 2021 - (Löster, T.; Pavelka, T.), s. 450-459. ISBN 978-80-87990-25-4.
[International Days of Statistics and Economics /15./. Prague (CZ), 09.09.2021-11.09.2021]
Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Nonlinear regression * machine learning * kernel smoothing * regularization * regularization networks
Obor OECD: Applied mathematics
http://library.utia.cas.cz/separaty/2021/SI/kalina-0555825.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330279 - 10.0551774 - ÚI 2022 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
On kernel-based nonlinear regression estimation.
The 15th International Days of Statistics and Economics Conference Proceedings. Slaný: Melandrium, 2021 - (Löster, T.; Pavelka, T.), s. 450-459. ISBN 978-80-87990-25-4.
[International Days of Statistics and Economics /15./. Prague (CZ), 09.09.2021-11.09.2021]
Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: nonlinear regression * machine learning * kernel smoothing * regularization * regularization networks
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://msed.vse.cz/msed_2021/sbornik/toc.html
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0326994Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0551774-afin.pdf 2 374.3 KB Volně online Vydavatelský postprint povolen