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Machine learning of symbolic compositional rules with genetic programming: dissonance treatment in Palestrina
Machine learning of symbolic compositional rules with genetic programming: dissonance treatment in Palestrina
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Machine learning of symbolic compositional rules with genetic programming: dissonance treatment in Palestrina

Anders, Torsten ; Inden, Benjamin

PeerJ. Computer science, 2019-12, Vol.5, p.e244-e244, Article e244 [Periódico revisado por pares]

United States: PeerJ. Ltd

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A unified DC programming framework and efficient DCA based approaches for large scale batch reinforcement learning
A unified DC programming framework and efficient DCA based approaches for large scale batch reinforcement learning
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A unified DC programming framework and efficient DCA based approaches for large scale batch reinforcement learning

Le Thi, Hoai An ; Ho, Vinh Thanh ; Pham Dinh, Tao

Journal of global optimization, 2019-02, Vol.73 (2), p.279-310 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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3
Adaptive Gene Level Mutation
Adaptive Gene Level Mutation
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Adaptive Gene Level Mutation

Al-Afandi, Jalal ; Horváth, András

Algorithms, 2021-01, Vol.14 (1), p.16 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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4
Evaluation of a machine learning classifier for metamodels
Evaluation of a machine learning classifier for metamodels
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Evaluation of a machine learning classifier for metamodels

Nguyen, Phuong T. ; Di Rocco, Juri ; Iovino, Ludovico ; Di Ruscio, Davide ; Pierantonio, Alfonso

Software and systems modeling, 2021-12, Vol.20 (6), p.1797-1821 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Artificial Intelligence-Enhanced Predictive Insights for Advancing Financial Inclusion: A Human-Centric AI-Thinking Approach
Artificial Intelligence-Enhanced Predictive Insights for Advancing Financial Inclusion: A Human-Centric AI-Thinking Approach
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Artificial Intelligence-Enhanced Predictive Insights for Advancing Financial Inclusion: A Human-Centric AI-Thinking Approach

How, Meng-Leong ; Cheah, Sin-Mei ; Khor, Aik Cheow ; Chan, Yong Jiet

Big data and cognitive computing, 2020-06, Vol.4 (2), p.8 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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Adaptive Boosting Method for Mitigating Ethnicity and Age Group Unfairness
Adaptive Boosting Method for Mitigating Ethnicity and Age Group Unfairness
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Adaptive Boosting Method for Mitigating Ethnicity and Age Group Unfairness

Colakovic, Ivona ; Karakatič, Sašo

SN computer science, 2024-01, Vol.5 (1), p.10, Article 10 [Periódico revisado por pares]

Singapore: Springer Nature Singapore

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Predicting defective modules in different test phases
Predicting defective modules in different test phases
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Predicting defective modules in different test phases

Caglayan, Bora ; Tosun Misirli, Ayse ; Bener, Ayse Basar ; Miranskyy, Andriy

Software quality journal, 2015-06, Vol.23 (2), p.205-227 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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Testing machine learning based systems: a systematic mapping
Testing machine learning based systems: a systematic mapping
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Testing machine learning based systems: a systematic mapping

Riccio, Vincenzo ; Jahangirova, Gunel ; Stocco, Andrea ; Humbatova, Nargiz ; Weiss, Michael ; Tonella, Paolo

Empirical software engineering : an international journal, 2020-11, Vol.25 (6), p.5193-5254 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Combining metaheuristics with mathematical programming, constraint programming and machine learning
Combining metaheuristics with mathematical programming, constraint programming and machine learning
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Combining metaheuristics with mathematical programming, constraint programming and machine learning

Talbi, El-Ghazali

4OR, 2013-07, Vol.11 (2), p.101-150 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Weights optimization for multi-instance multi-label RBF neural networks using steepest descent method
Weights optimization for multi-instance multi-label RBF neural networks using steepest descent method
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Weights optimization for multi-instance multi-label RBF neural networks using steepest descent method

Li, Cunhe ; Shi, Guoqiang

Neural computing & applications, 2013-06, Vol.22 (7-8), p.1563-1569 [Periódico revisado por pares]

London: Springer-Verlag

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