Interpretable scientific discovery with symbolic regression: a review
<p dir="ltr">Symbolic regression is emerging as a promising machine learning method for learning succinct underlying interpretable mathematical expressions directly from data. Whereas it has been traditionally tackled with genetic programming, it has recently gained a growing interes...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Nour Makke (19160749) (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Sanjay Chawla (4254202) (author) |
| منشور في: |
2024
|
| الموضوعات: | |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Data-driven discovery of Tsallis-like distribution using symbolic regression in high-energy physics
حسب: Nour Makke (19160749)
منشور في: (2024) -
The Role of AI in Drug Discovery
حسب: M. K. G. Abbas (18021646)
منشور في: (2024) -
Commuting Toeplitz Operators With Mixed Quasihomogeneous and Analytic Symbols
حسب: Bouhali, Aissa
منشور في: (2026) -
Neuro-symbolic representation learning on biological knowledge graphs
حسب: Mona Alshahrani (3576653)
منشور في: (2017) -
The symbolic meaning of artifacts for the workplace identity of women in academia
حسب: Kemp, Linzi
منشور في: (2008)