Unsupervised encoding selection through ensemble pruning for biomedical classification
Background: Owing to the rising levels of multi-resistant pathogens, antimicrobial peptides, an alternative strategy to classic antibiotics, got more attention. A crucial part is thereby the costly identification and validation. With the ever-growing amount of annotated peptides, researchers leve...
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Autoren: | , , |
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Format: | Artikel |
Sprache: | Englisch |
Veröffentlicht: |
Philipps-Universität Marburg
2023
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Schlagworte: | |
Online-Zugang: | PDF-Volltext |
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Online
PDF-VolltextSignatur: |
urn:nbn:de:hebis:04-es2024-04406 |
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Publikationsdatum: |
2024-01-17 |
Quelle: |
Erstveröffentlichung: Spänig, S., Michel, A. & Heider, D. Unsupervised encoding selection through ensemble pruning for biomedical classification. BioData Mining 16, 10 (2023). https://doi.org/10.1186/s13040-022-00317-7 |
Downloads: |
30 (2024) |
Lizenz: |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
Zugangs-URL: |
https://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2024/0440 https://doi.org/10.1186/s13040-022-00317-7 |