Ensemble Learning in High Energy Physics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F19%3A00335099" target="_blank" >RIV/68407700:21340/19:00335099 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://indico.fjfi.cvut.cz/event/114/" target="_blank" >https://indico.fjfi.cvut.cz/event/114/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ensemble Learning in High Energy Physics

Popis výsledku v původním jazyce

One of the core problems of $D^0$ meson decay analysis consists in separating pairs of kaons $K$ and~pions~$pi$ (signal), as the main product of this decay, from combinatoric background. To carry out such separation, complex machine learning methods are required. This study uses Random Forest algorithm with different data pre-processing approaches. The final results are presented both the quality measures of the signal separations and the physically motivated Gaussian distributions of signals separated.

Název v anglickém jazyce

Ensemble Learning in High Energy Physics

Popis výsledku anglicky

One of the core problems of $D^0$ meson decay analysis consists in separating pairs of kaons $K$ and~pions~$pi$ (signal), as the main product of this decay, from combinatoric background. To carry out such separation, complex machine learning methods are required. This study uses Random Forest algorithm with different data pre-processing approaches. The final results are presented both the quality measures of the signal separations and the physically motivated Gaussian distributions of signals separated.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of SPMS 2019 - Stochastic and Physical Monitoring Systems

ISBN

978-80-01-06659-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

27-37

Název nakladatele

Česká technika - nakladatelství ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Dobřichovice

Datum konání akce

20. 6. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—