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Zhao, Yuxuan, Eric Landgrebe, Eliot Shekhtman et Madeleine Udell. « Online Missing Value Imputation and Change Point Detection with the Gaussian Copula ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 9199–207. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20906.
Texte intégralLu, Kaifeng. « Number of imputations needed to stabilize estimated treatment difference in longitudinal data analysis ». Statistical Methods in Medical Research 26, no 2 (10 octobre 2014) : 674–90. http://dx.doi.org/10.1177/0962280214554439.
Texte intégralHameed, Wafaa Mustafa, et Nzar A. Ali. « Missing value imputation Techniques : A Survey ». UHD Journal of Science and Technology 7, no 1 (28 mars 2023) : 72–81. http://dx.doi.org/10.21928/uhdjst.v7n1y2023.pp72-81.
Texte intégralDas, Dipalika, Maya Nayak et Subhendu Kumar Pani. « Missing Value Imputation-A Review ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 7, no 4 (30 avril 2019) : 548–58. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v7i4.548558.
Texte intégralSeu, Kimseth, Mi-Sun Kang et HwaMin Lee. « An Intelligent Missing Data Imputation Techniques : A Review ». JOIV : International Journal on Informatics Visualization 6, no 1-2 (31 mai 2022) : 278. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.6.1-2.935.
Texte intégralHuang, Min-Wei, Wei-Chao Lin et Chih-Fong Tsai. « Outlier Removal in Model-Based Missing Value Imputation for Medical Datasets ». Journal of Healthcare Engineering 2018 (2018) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1817479.
Texte intégralKumar, Nishith, Md Aminul Hoque, Md Shahjaman, S. M. Shahinul Islam et Md Nurul Haque Mollah. « A New Approach of Outlier-robust Missing Value Imputation for Metabolomics Data Analysis ». Current Bioinformatics 14, no 1 (6 décembre 2018) : 43–52. http://dx.doi.org/10.2174/1574893612666171121154655.
Texte intégralZimmermann, Pavel, Petr Mazouch et Klára Hulíková Tesárková. « Missing Categorical Data Imputation and Individual Observation Level Imputation ». Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis 62, no 6 (2014) : 1527–34. http://dx.doi.org/10.11118/actaun201462061527.
Texte intégralH.Mohamed, Marghny, Abdel-Rahiem A. Hashem et Mohammed M. Abdelsamea. « Scalable Algorithms for Missing Value Imputation ». International Journal of Computer Applications 87, no 11 (14 février 2014) : 35–42. http://dx.doi.org/10.5120/15255-4019.
Texte intégralGashler, Michael S, Michael R Smith, Richard Morris et Tony Martinez. « Missing Value Imputation with Unsupervised Backpropagation ». Computational Intelligence 32, no 2 (1 juillet 2014) : 196–215. http://dx.doi.org/10.1111/coin.12048.
Texte intégralH. Mohamed, Marghny. « Scalable Algorithms for Missing Value Imputation ». International Journal of Computer Applications 28, no 11 (31 août 2011) : 1–7. http://dx.doi.org/10.5120/3431-4669.
Texte intégralYan, Xiaobo, Weiqing Xiong, Liang Hu, Feng Wang et Kuo Zhao. « Missing Value Imputation Based on Gaussian Mixture Model for the Internet of Things ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2015/548605.
Texte intégralChoi, Yoon-Young, Heeseung Shon, Young-Ji Byon, Dong-Kyu Kim et Seungmo Kang. « Enhanced Application of Principal Component Analysis in Machine Learning for Imputation of Missing Traffic Data ». Applied Sciences 9, no 10 (26 mai 2019) : 2149. http://dx.doi.org/10.3390/app9102149.
Texte intégralLin, Yiming, et Sharad Mehrotra. « ZIP : Lazy Imputation during Query Processing ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 1 (septembre 2023) : 28–40. http://dx.doi.org/10.14778/3617838.3617841.
Texte intégralGardner, Miranda L., et Michael A. Freitas. « Multiple Imputation Approaches Applied to the Missing Value Problem in Bottom-Up Proteomics ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 17 (6 septembre 2021) : 9650. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22179650.
Texte intégralRaja Kumaran, Shamini, Mohd Shahizan Othman et Lizawati Mi Yusuf. « ESTIMATION OF MISSING VALUES USING OPTIMISED HYBRID FUZZY C-MEANS AND MAJORITY VOTE FOR MICROARRAY DATA ». Journal of Information and Communication Technology 19, Number 4 (20 août 2020) : 459–82. http://dx.doi.org/10.32890/jict2020.19.4.1.
Texte intégralTada, Mayu, Natsumi Suzuki et Yoshifumi Okada. « Missing Value Imputation Method for Multiclass Matrix Data Based on Closed Itemset ». Entropy 24, no 2 (16 février 2022) : 286. http://dx.doi.org/10.3390/e24020286.
Texte intégralPettersson, Nicklas. « Bias reduction of finite population imputation by kernel methods ». Statistics in Transition new series 14, no 1 (4 mars 2013) : 139–60. http://dx.doi.org/10.59170/stattrans-2013-009.
Texte intégralHameed, Wafaa Mustafa, et Nzar A. Ali. « Comparison of Seventeen Missing Value Imputation Techniques ». Journal of Hunan University Natural Sciences 49, no 7 (30 juillet 2022) : 26–36. http://dx.doi.org/10.55463/issn.1674-2974.49.7.4.
Texte intégralSalem, Awsan, Nurul Akmar Emran, Azah Kamilah Muda, Zahriah Sahri et Abdulrazzak Ali. « Missing values imputation in Arabic datasets using enhanced robust association rules ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 28, no 2 (1 novembre 2022) : 1067. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v28.i2.pp1067-1075.
Texte intégralFouad, Khaled M., Mahmoud M. Ismail, Ahmad Taher Azar et Mona M. Arafa. « Advanced methods for missing values imputation based on similarity learning ». PeerJ Computer Science 7 (21 juillet 2021) : e619. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.619.
Texte intégralBatra, Shivani, Rohan Khurana, Mohammad Zubair Khan, Wadii Boulila, Anis Koubaa et Prakash Srivastava. « A Pragmatic Ensemble Strategy for Missing Values Imputation in Health Records ». Entropy 24, no 4 (10 avril 2022) : 533. http://dx.doi.org/10.3390/e24040533.
Texte intégralZhang, Shichao. « Estimating Semi-Parametric Missing Values with Iterative Imputation ». International Journal of Data Warehousing and Mining 6, no 3 (juillet 2010) : 1–10. http://dx.doi.org/10.4018/jdwm.2010070101.
Texte intégralBansal, Parikshit, Prathamesh Deshpande et Sunita Sarawagi. « Missing value imputation on multidimensional time series ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 11 (juillet 2021) : 2533–45. http://dx.doi.org/10.14778/3476249.3476300.
Texte intégralMohamed, Marghny H., Abdel-Rahiem A. Hashem et M. M. AbdelSamea. « DATA MINING TECHNIQUES FOR MISSING VALUE IMPUTATION ». JES. Journal of Engineering Sciences 38, no 4 (1 juillet 2010) : 1001–12. http://dx.doi.org/10.21608/jesaun.2010.125559.
Texte intégralArmitage, Emily Grace, Joanna Godzien, Vanesa Alonso-Herranz, Ángeles López-Gonzálvez et Coral Barbas. « Missing value imputation strategies for metabolomics data ». ELECTROPHORESIS 36, no 24 (20 octobre 2015) : 3050–60. http://dx.doi.org/10.1002/elps.201500352.
Texte intégralAziz, RZ Abdul, Sri Lestari, Fitria Fitria et Febri Arianto. « Imputation missing value to overcome sparsity problems ». TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) 22, no 4 (1 août 2024) : 949. http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v22i4.25940.
Texte intégralAlade, Oyekale Abel, Ali Selamat et Roselina Sallehuddin. « The Effects of Missing Data Characteristics on the Choice of Imputation Techniques ». Vietnam Journal of Computer Science 07, no 02 (20 mars 2020) : 161–77. http://dx.doi.org/10.1142/s2196888820500098.
Texte intégralThomas, Tressy, et Enayat Rajabi. « A systematic review of machine learning-based missing value imputation techniques ». Data Technologies and Applications 55, no 4 (2 avril 2021) : 558–85. http://dx.doi.org/10.1108/dta-12-2020-0298.
Texte intégralLi, Xiao, Huan Li, Hua Luf, Christian S. Jensen, Varun Pandey et Volker Markl. « Missing Value Imputation for Multi-Attribute Sensor Data Streams via Message Propagation ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 3 (novembre 2023) : 345–58. http://dx.doi.org/10.14778/3632093.3632100.
Texte intégralRaudhatunnisa, Tsasya, et Nori Wilantika. « Performance Comparison of Hot-Deck Imputation, K-Nearest Neighbor Imputation, and Predictive Mean Matching in Missing Value Handling, Case Study : March 2019 SUSENAS Kor Dataset ». Proceedings of The International Conference on Data Science and Official Statistics 2021, no 1 (4 janvier 2022) : 753–70. http://dx.doi.org/10.34123/icdsos.v2021i1.93.
Texte intégralLee, Do-Hoon, et Han-joon Kim. « A Self-Attention-Based Imputation Technique for Enhancing Tabular Data Quality ». Data 8, no 6 (4 juin 2023) : 102. http://dx.doi.org/10.3390/data8060102.
Texte intégralLenz, Michael, Andreas Schulz, Thomas Koeck, Steffen Rapp, Markus Nagler, Madeleine Sauer, Lisa Eggebrecht et al. « Missing value imputation in proximity extension assay-based targeted proteomics data ». PLOS ONE 15, no 12 (14 décembre 2020) : e0243487. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0243487.
Texte intégralCihan, Pinar, et Zeynep Banu Ozger. « A New Heuristic Approach for Treating Missing Value : ABCimp ». Elektronika ir Elektrotechnika 25, no 6 (6 décembre 2019) : 48–54. http://dx.doi.org/10.5755/j01.eie.25.6.24826.
Texte intégralMd Soom, Afiqah Bazlla, Aisyah Mat Jasin, Aszila Asmat, Roger Canda et Juhaida Ismail. « A BAD IDEA OF USING MODE IMPUTATION METHOD ». Journal of Information System and Technology Management 7, no 29 (1 décembre 2022) : 01–09. http://dx.doi.org/10.35631/jistm.729001.
Texte intégralLi, Cong, Xupeng Ren et Guohui Zhao. « Machine-Learning-Based Imputation Method for Filling Missing Values in Ground Meteorological Observation Data ». Algorithms 16, no 9 (2 septembre 2023) : 422. http://dx.doi.org/10.3390/a16090422.
Texte intégralPurwar, Archana, et Sandeep Kumar Singh. « DBSCANI : Noise-Resistant Method for Missing Value Imputation ». Journal of Intelligent Systems 25, no 3 (1 juillet 2016) : 431–40. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2014-0172.
Texte intégralHina, Ayub, et Jamil Harun. « Enhancing Missing Values Imputation through Transformer-Based Predictive Modeling ». IgMin Research 2, no 1 (23 janvier 2024) : 025–31. http://dx.doi.org/10.61927/igmin140.
Texte intégralBergamo, Genevile Carife, Carlos Tadeu dos Santos Dias et Wojtek Janusz Krzanowski. « Distribution-free multiple imputation in an interaction matrix through singular value decomposition ». Scientia Agricola 65, no 4 (2008) : 422–27. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-90162008000400015.
Texte intégralG, Madhu, et Nagachandrika G. « A New Paradigm for Development of Data Imputation Approach for Missing Value Estimation ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no 6 (1 décembre 2016) : 3222. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i6.10632.
Texte intégralG, Madhu, et Nagachandrika G. « A New Paradigm for Development of Data Imputation Approach for Missing Value Estimation ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no 6 (1 décembre 2016) : 3222. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i6.pp3222-3228.
Texte intégralLiu, Chia-Hui, Chih-Fong Tsai, Kuen-Liang Sue et Min-Wei Huang. « The Feature Selection Effect on Missing Value Imputation of Medical Datasets ». Applied Sciences 10, no 7 (29 mars 2020) : 2344. http://dx.doi.org/10.3390/app10072344.
Texte intégralRodgers, Danielle M., Ross Jacobucci et Kevin J. Grimm. « A Multiple Imputation Approach for Handling Missing Data in Classification and Regression Trees ». Journal of Behavioral Data Science 1, no 1 (mai 2021) : 127–53. http://dx.doi.org/10.35566/jbds/v1n1/p6.
Texte intégralDueck, A., P. Atherton, A. Tan et J. Sloan. « How much missing data is too much ? A single study exploration ». Journal of Clinical Oncology 24, no 18_suppl (20 juin 2006) : 6116. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2006.24.18_suppl.6116.
Texte intégralWang, Shuyu, Wengen Li, Siyun Hou, Jihong Guan et Jiamin Yao. « STA-GAN : A Spatio-Temporal Attention Generative Adversarial Network for Missing Value Imputation in Satellite Data ». Remote Sensing 15, no 1 (23 décembre 2022) : 88. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010088.
Texte intégralCAI, ZHIPENG, MAYSAM HEYDARI et GUOHUI LIN. « ITERATED LOCAL LEAST SQUARES MICROARRAY MISSING VALUE IMPUTATION ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 04, no 05 (octobre 2006) : 935–57. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720006002302.
Texte intégralDi Lena, Pietro, Claudia Sala, Andrea Prodi et Christine Nardini. « Missing value estimation methods for DNA methylation data ». Bioinformatics 35, no 19 (23 février 2019) : 3786–93. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz134.
Texte intégralKim, Taesung, Jinhee Kim, Wonho Yang, Hunjoo Lee et Jaegul Choo. « Missing Value Imputation of Time-Series Air-Quality Data via Deep Neural Networks ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 22 (20 novembre 2021) : 12213. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph182212213.
Texte intégralPan, Hu, Zhiwei Ye, Qiyi He, Chunyan Yan, Jianyu Yuan, Xudong Lai, Jun Su et Ruihan Li. « Discrete Missing Data Imputation Using Multilayer Perceptron and Momentum Gradient Descent ». Sensors 22, no 15 (28 juillet 2022) : 5645. http://dx.doi.org/10.3390/s22155645.
Texte intégralSallaby, Achmad Fikri, et Azlan Azlan. « Analysis of Missing Value Imputation Application with K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm in Dataset ». IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) 5, no 2 (1 août 2021) : 141. http://dx.doi.org/10.30865/ijics.v5i2.3185.
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