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An Overview of Overfitting and its Solutions
An Overview of Overfitting and its Solutions
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An Overview of Overfitting and its Solutions

Ying, Xue

Journal of physics. Conference series, 2019-02, Vol.1168 (2), p.22022 [Periódico revisado por pares]

Bristol: IOP Publishing

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2
The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation
The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation
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The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation

Chicco, Davide ; Warrens, Matthijs J ; Jurman, Giuseppe

PeerJ. Computer science, 2021-07, Vol.7, p.e623-e623, Article e623 [Periódico revisado por pares]

San Diego: PeerJ. Ltd

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3
Applications of federated learning in smart cities: recent advances, taxonomy, and open challenges
Applications of federated learning in smart cities: recent advances, taxonomy, and open challenges
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Applications of federated learning in smart cities: recent advances, taxonomy, and open challenges

Zheng, Zhaohua ; Zhou, Yize ; Sun, Yilong ; Wang, Zhang ; Liu, Boyi ; Li, Keqiu

Connection science, 2022-12, Vol.34 (1), p.1-28 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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4
From the Quantum Approximate Optimization Algorithm to a Quantum Alternating Operator Ansatz
From the Quantum Approximate Optimization Algorithm to a Quantum Alternating Operator Ansatz
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From the Quantum Approximate Optimization Algorithm to a Quantum Alternating Operator Ansatz

Hadfield, Stuart ; Wang, Zhihui ; O’Gorman, Bryan ; Rieffel, Eleanor G. ; Venturelli, Davide ; Biswas, Rupak

Algorithms, 2019-02, Vol.12 (2), p.34 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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5
A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion
A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion
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A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion

Zhou, Tongxue ; Ruan, Su ; Canu, Stéphane

Array (New York), 2019-09, Vol.3-4, p.100004, Article 100004 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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6
SymPy: symbolic computing in Python
SymPy: symbolic computing in Python
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SymPy: symbolic computing in Python

Meurer, Aaron ; Smith, Christopher P ; Paprocki, Mateusz ; Certík, Ondrej ; Kirpichev, Sergey B ; Rocklin, Matthew ; Kumar, AMiT ; Ivanov, Sergiu ; Moore, Jason K ; Singh, Sartaj ; Rathnayake, Thilina ; Vig, Sean ; Granger, Brian E ; Muller, Richard P ; Bonazzi, Francesco ; Gupta, Harsh ; Vats, Shivam ; Johansson, Fredrik ; Pedregosa, Fabian ; Curry, Matthew J ; Terrel, Andy R ; Roucka, Stepán ; Saboo, Ashutosh ; Fernando, Isuru ; Kulal, Sumith ; Cimrman, Robert ; Scopatz, Anthony

PeerJ. Computer science, 2017-01, Vol.3, p.e103, Article e103 [Periódico revisado por pares]

San Diego: PeerJ. Ltd

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7
Introduction to Reconfiguration
Introduction to Reconfiguration
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Introduction to Reconfiguration

Nishimura, Naomi

Algorithms, 2018-04, Vol.11 (4), p.52 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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8
Bracken: estimating species abundance in metagenomics data
Bracken: estimating species abundance in metagenomics data
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Bracken: estimating species abundance in metagenomics data

Lu, Jennifer ; Breitwieser, Florian P ; Thielen, Peter ; Salzberg, Steven L

PeerJ. Computer science, 2017-01, Vol.3, p.e104, Article e104 [Periódico revisado por pares]

San Diego: PeerJ. Ltd

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9
Improving AdaBoost-based Intrusion Detection System (IDS) Performance on CIC IDS 2017 Dataset
Improving AdaBoost-based Intrusion Detection System (IDS) Performance on CIC IDS 2017 Dataset
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Improving AdaBoost-based Intrusion Detection System (IDS) Performance on CIC IDS 2017 Dataset

Yulianto, Arif ; Sukarno, Parman ; Suwastika, Novian Anggis

Journal of physics. Conference series, 2019-03, Vol.1192 (1), p.12018 [Periódico revisado por pares]

Bristol: IOP Publishing

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10
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
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Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions

Alzubaidi, Laith ; Zhang, Jinglan ; Humaidi, Amjad J. ; Al-Dujaili, Ayad ; Duan, Ye ; Al-Shamma, Omran ; Santamaría, J. ; Fadhel, Mohammed A. ; Al-Amidie, Muthana ; Farhan, Laith

Journal of big data, 2021-03, Vol.8 (1), p.53-53, Article 53 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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