Dr Christine Zarges

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Rough Set Theory as a Data Mining Technique: A Case Study in Epidemiology and Cancer Incidence PredictionChelly Dagdia, Z., Zarges, C., Schannes, B., Micalef, M., Galiana, L., Rolland, B., de Fresnoye, O. & Benchoufi, M., 2019 , Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: ECML PKDD 20-18. Brefeld, U., Curry, E., Daly, E., MacNamee, B., Marascu, A., Pinelli, F., Berlingerio, M. & Hurley, N. (eds.). Springer Nature, p. 440-45516 p. (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 11053).
On the Benefits and Risks of Using Fitness Sharing for Multimodal OptimisationOliveto, P. S., Sudholt, D. & Zarges, C., 2018 , (Accepted/In press) In : Theoretical Computer Science.
A Black-Box Discrete Optimization Benchmarking (BB-DOB) Pipeline Survey: Taxonomy, Evaluation, and RankingZamuda, A., Nicolau, M. & Zarges, C., 2018 , (Accepted/In press) GECCO '18: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion.Association for Computing Machinery
Nouveau Modèle de Sélection de Caractéristiques basé sur la Théorie des Ensembles Approximatifs pour les Données Massives: Méthode de sélection de caractéristiques pour les données massivesChelly Dagdia, Z., Zarges, C., Beck, G. & Lebbah, M., 2018 , p. 377-378. 2 p.
Modèle de Sélection de Caractéristiques pour les Données Massives: Méthode de sélection de caractéristiques pour les données massivesChelly Dagdia, Z., Zarges, C., Beck, G. & Lebbah, M., 2018 , 15ème édition de l'atelier Fouille de Données Complexes: FDC.
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