Università degli Studi di Udine OpenUniud - Archivio istituzionale delle tesi di dottorato
 

OpenUniud - Archivio istituzionale delle tesi di dottorato >
Udine Thesis Repository >
01 - Tesi di dottorato >

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/10990/248

Autori: Del Zotto, Stefania
Supervisore afferente all'Università: ROBERTO, VITO
Centro di ricerca: DIPARTIMENTO MATEMATICA E INFORMATICA - DIMI
Titolo: The PLS regression model: algorithms and application to chemometric data
Abstract (in inglese): Core argument of the Ph.D. Thesis is Partial Least Squares (PLS), a class of techniques for modelling relations between sets of observed quantities through latent variables in presence of collinearity. Aim of the thesis is to describe PLS, starting from an overview of the discipline where PLS takes place up to the application of PLS to a real dataset, moving through a critical comparison with alternative techniques. Conclusions are made and future perspectives are highlighted.
Parole chiave: Partial Least Squares; Machine Learning; Statistics; Regression; Chemometrics
MIUR : Settore ING-INF/05 - Sistemi Di Elaborazione Delle Informazioni
Lingua: eng
Data: 27-mag-2013
Corso di dottorato: Dottorato di ricerca in Informatica
Ciclo di dottorato: 25
Università di conseguimento titolo: Università degli Studi di Udine
Luogo di discussione: Udine
Citazione: Del Zotto, S. The PLS regression model: algorithms and application to chemometric data. (Doctoral Thesis, Università degli Studi di Udine, 2013).
In01 - Tesi di dottorato

Full text:

File Descrizione DimensioniFormatoConsultabilità
PhDthesisDelZotto.pdftesi di dottorato1,94 MBAdobe PDFVisualizza/apri

Questo documento è distribuito in accordo con Licenza Creative Commons
Creative Commons


Tutti i documenti archiviati in DSPACE sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.


Segnala questo record su
Del.icio.us

Citeulike

Connotea

Facebook

Stumble it!

reddit


 

  ICT Support, development & maintenance are provided by CINECA. Powered on DSpace SoftwareFeedback CINECA