english Icono del idioma   español Icono del idioma  

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/42653 Cómo citar
Título: Genetic prediction in bovine meat production : Is worth integrating bayesian and machine learning approaches? A comprenhensive analysis
Autor: Fariello, Maria Ines
Armstrong, Eileen
Fernández, Alicia
Tipo: Ponencia
Palabras clave: Parametric, Non parametric, Genomic, Selection, Prediction, Fusion
Descriptores: Procesamiento de Señales
Fecha de publicación: 2015
Resumen: Genomic prediction is a still growing field, as good predictions can have important economic impact in both, agronomics and health. In this article, we make a brief review and a comprehensive analysis of classical predictors used in the area. We propose a strategy to choose and ensemble of methods and to combine their results, to take advantage of the complementarity that some predictors have.
Editorial: Springer International Publishing
EN: 20th Iberoamerican Congress, CIARP 2015, Montevideo, Uruguay, 9-12 nov, 2015
Citación: Fariello, M.I., Amstrong, E., Fernandez, A. "Genetic prediction in bovine meat production: is worth integrating bayesian and machine learning approaches? A comprenhensive analysis" Pardo, A., Kittler, J. (eds) Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications. CIARP 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9423. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-25751-8_2
Departamento académico: Procesamiento de Señales
Grupo de investigación: Tratamiento de Imágenes
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato   
FAF15.pdf227,07 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons