Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/133895
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Estadística i Investigació Operativa |
---|---|
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació |
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. KEMLG - Grup d'Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic |
dc.contributor.author | Gibert, Karina |
dc.contributor.author | Izquierdo Sebastián, Joaquín |
dc.contributor.author | Sànchez-Marrè, Miquel |
dc.contributor.author | Hamilton, Serena H. |
dc.contributor.author | Rodriguez Roda, Ignasi |
dc.contributor.author | Holmes, Geoffrey |
dc.date | 2018-12 |
dc.identifier.citation | Gibert, K. [et al.]. Which method to use? An assessment of data mining methods in Environmental Data Science. "Environmental modelling & software", Desembre 2018, vol. 110, p. 3-27. |
dc.identifier.citation | 1364-8152 |
dc.identifier.citation | 10.1016/j.envsoft.2018.09.021 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/133895 |
dc.language.iso | eng |
dc.publisher | Elsevier |
dc.relation | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815218308715 |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica::Mètodes estadístics |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Matemàtica aplicada a les ciències |
dc.subject | Sequences (Mathematics) |
dc.subject | Computer science |
dc.subject | Data mining |
dc.subject | Data science |
dc.subject | Method selection |
dc.subject | Multidisciplinarity |
dc.subject | Environmental systems |
dc.subject | Seqüències (Matemàtica) |
dc.subject | Informàtica |
dc.subject | Classificació AMS::62 Statistics::62L Sequential methods |
dc.subject | Classificació AMS::68 Computer science::68P Theory of data |
dc.title | Which method to use? An assessment of data mining methods in Environmental Data Science |
dc.type | info:eu-repo/semantics/submittedVersion |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article |
dc.description.abstract | |
dc.description.abstract |