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Classification: methodology for variable selection and efficient tuning and comparasion of models

Classification: methodology for variable selection and efficient tuning and comparasion of models
分类:变量选择和模型高效调整和比较的方法
批准号:
36462-2008
负责人:
Welch, William
金额:
$1.82万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
财政年份:
2010
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2010-01-01 至 2011-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
复杂的高维数据出现在许多重要的分类问题中。例如,在药物发现中,类药物分子由成百上千个化学描述符变量来表征。分类问题是对化学描述符和正在开发的药物所需的活性/非活性分析响应之间的关系进行建模,例如,与特定的酶结合。另一个数据挑战是,在用于训练模型的分析数据中,活性化合物非常罕见(稀有类感兴趣的问题)。
英文摘要
Complex, high-dimensional data arise in many important classification problems. For example, in drug discovery, drug-like molecules are characterized by hundreds or thousands of chemical descriptor variables. The classification problem is to model the relationship between the chemical descriptors and the active/inactive assay response desired of the drug being developed, e.g., binding to a particular enzyme. Another data challenge is that active compounds are very rare in the assay data used to train models (the rare-class of interest problem).
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会议论文
Adaptive Design for Fast Machine/Statistical Learning
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05019
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.82万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Welch, William
  • 依托单位:
Adaptive Design for Fast Machine/Statistical Learning
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05019
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.82万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Welch, William
  • 依托单位:
Adaptive Design for Fast Machine/Statistical Learning
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05019
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.82万
  • 财政年份:
    2020
  • 负责人:
    Welch, William
  • 依托单位:
Adaptive Design for Fast Machine/Statistical Learning
  • 批准号:
    RGPIN-2019-05019
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.82万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Welch, William
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
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