Avoiding overfitting of models: an application to market research data

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384399%3A31160%2F17%3A00051491" target="_blank" >RIV/61384399:31160/17:00051491 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Avoiding overfitting of models: an application to market research data
Popis výsledku v původním jazyce
Main topics of the document: data-based learning; probabilistic models; composition; information theory; MDL principle; overfitting; lossless encoding
Název v anglickém jazyce
Avoiding overfitting of models: an application to market research data
Popis výsledku anglicky
Main topics of the document: data-based learning; probabilistic models; composition; information theory; MDL principle; overfitting; lossless encoding

Projekt
<a href="/cs/project/GA15-00215S" target="_blank" >GA15-00215S: Kauzální modely pro podporu manažerského rozhodování</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
35th International Conference Mathematical Methods In Economics, Conference Proceedings
ISBN
978-80-7435-678-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
289-294
Název nakladatele
Gaudeamus, University of Hradec Králové
Místo vydání
Hradec Králové
Místo konání akce
Hradec Králové
Datum konání akce
13. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000427151400050

Popis výsledku