Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Random Forests"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1150853255 |
| Titel | A machine learning calibration model using random forests to improve sensor performance for lower-cost air quality monitoring |
| Person(en) |
Zimmerman, Naomi (Verfasser) Presto, Albert A. (Verfasser) Kumar, Sriniwasa P. N. (Verfasser) Gu, Jason (Verfasser) Hauryliuk, Aliaksei (Verfasser) Robinson, Ellis S. (Verfasser) Robinson, Allen L. (Verfasser) |
| Organisation(en) | R. Subramanian (Verfasser) |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-201801183113 DOI: 10.5194/amt-11-291-2018 |
| URL |
https://www.atmos-meas-tech.net/11/291/2018/amt-11-291-2018.pdf (Verlag) https://www.atmos-meas-tech.net/11/291/2018/ (Verlag) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 15.01.2018 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Atmospheric measurement techniques (Bd. 11, 2018, Nr. 1: 291-313) |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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