Обучающий, проверочный и тестовый наборы данных (Russian Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Обучающий, проверочный и тестовый наборы данных" in Russian language version.

refsWebsite

Global rank Russian rank

6web.archive.org

1^st place

4archive.org

6^th place

9^th place

4doi.org

2^nd place

3^rd place

2nih.gov

4^th place

6^th place

1stanford.edu

179^th place

213^th place

1usc.edu

1,077^th place

3,237^th place

1machinelearningmastery.com

low place

1stackoverflow.com

4,643^rd place

5,275^th place

1worldcat.org

5^th place

1coursera.org

low place

1books.google.com

3^rd place

10^th place

1researchgate.net

120^th place

191^st place

archive.org (Global: 6^th place; Russian: 9^th place)

Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. — New York : Springer, 2006. — P. vii. — «Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years.». — ISBN 0-387-31073-8.
Ripley, Brian. Pattern Recognition and Neural Networks. — Cambridge University Press, 1996. — P. 354. — ISBN 978-0521717700.
Prechelt, Lutz. Early Stopping — But When? // Neural Networks: Tricks of the Trade / Lutz Prechelt, Geneviève B. Orr. — Springer Berlin Heidelberg, 2012-01-01. — P. 53–67. — ISBN 978-3-642-35289-8. — doi:10.1007/978-3-642-35289-8_5.
Larose, D. T. Discovering knowledge in data : an introduction to data mining / D. T. Larose, C. D. Larose. — Wiley, 2014. — ISBN 978-0-470-90874-7. — doi:10.1002/9781118874059.

books.google.com (Global: 3^rd place; Russian: 10^th place)

Bishop, C.M. (1995), Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford: Oxford University Press, p. 372

coursera.org (Global: low place; Russian: low place)

Deep Learning (англ.). Coursera. Дата обращения: 18 мая 2021. Архивировано 16 мая 2021 года.

doi.org (Global: 2^nd place; Russian: 3^rd place)

doi.org

Ron Kohavi; Foster Provost (1998). Glossary of terms. Machine Learning. 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915. Архивировано 11 ноября 2019. Дата обращения: 15 февраля 2023.
Xu, Yun; Goodacre, Royston (2018). On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning. Journal of Analysis and Testing. 2 (3). Springer Science and Business Media LLC: 249–262. doi:10.1007/s41664-018-0068-2. ISSN 2096-241X. PMC 6373628. PMID 30842888.

dx.doi.org

Prechelt, Lutz. Early Stopping — But When? // Neural Networks: Tricks of the Trade / Lutz Prechelt, Geneviève B. Orr. — Springer Berlin Heidelberg, 2012-01-01. — P. 53–67. — ISBN 978-3-642-35289-8. — doi:10.1007/978-3-642-35289-8_5.
Larose, D. T. Discovering knowledge in data : an introduction to data mining / D. T. Larose, C. D. Larose. — Wiley, 2014. — ISBN 978-0-470-90874-7. — doi:10.1002/9781118874059.

machinelearningmastery.com (Global: low place; Russian: low place)

Brownlee, Jason. What is the Difference Between Test and Validation Datasets? (13 июля 2017). Дата обращения: 12 октября 2017. Архивировано 10 декабря 2019 года.

nih.gov (Global: 4^th place; Russian: 6^th place)

ncbi.nlm.nih.gov

Xu, Yun; Goodacre, Royston (2018). On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning. Journal of Analysis and Testing. 2 (3). Springer Science and Business Media LLC: 249–262. doi:10.1007/s41664-018-0068-2. ISSN 2096-241X. PMC 6373628. PMID 30842888.

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

Xu, Yun; Goodacre, Royston (2018). On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning. Journal of Analysis and Testing. 2 (3). Springer Science and Business Media LLC: 249–262. doi:10.1007/s41664-018-0068-2. ISSN 2096-241X. PMC 6373628. PMID 30842888.

researchgate.net (Global: 120^th place; Russian: 191^st place)

Kohavi, Ron (3 марта 2001). A Study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy Estimation and Model Selection. 14. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)

stackoverflow.com (Global: 4,643^rd place; Russian: 5,275^th place)

Machine learning - Is there a rule-of-thumb for how to divide a dataset into training and validation sets? Stack Overflow. Дата обращения: 12 августа 2021. Архивировано 12 августа 2021 года.

stanford.edu (Global: 179^th place; Russian: 213^th place)

ai.stanford.edu

Ron Kohavi; Foster Provost (1998). Glossary of terms. Machine Learning. 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915. Архивировано 11 ноября 2019. Дата обращения: 15 февраля 2023.

usc.edu (Global: 1,077^th place; Russian: 3,237^th place)

www-bcf.usc.edu

James, Gareth. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. — Springer, 2013. — P. 176. — ISBN 978-1461471370. Архивная копия от 23 июня 2019 на Wayback Machine

web.archive.org (Global: 1^st place; Russian: 1^st place)

Ron Kohavi; Foster Provost (1998). Glossary of terms. Machine Learning. 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915. Архивировано 11 ноября 2019. Дата обращения: 15 февраля 2023.
James, Gareth. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. — Springer, 2013. — P. 176. — ISBN 978-1461471370. Архивная копия от 23 июня 2019 на Wayback Machine
Brownlee, Jason. What is the Difference Between Test and Validation Datasets? (13 июля 2017). Дата обращения: 12 октября 2017. Архивировано 10 декабря 2019 года.
Machine learning - Is there a rule-of-thumb for how to divide a dataset into training and validation sets? Stack Overflow. Дата обращения: 12 августа 2021. Архивировано 12 августа 2021 года.
«Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set? Архивная копия от 10 марта 2021 на Wayback Machine», Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction Архивная копия от 10 марта 2021 на Wayback Machine (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S., ed. (1997, last modified 2002-05-17)
Deep Learning (англ.). Coursera. Дата обращения: 18 мая 2021. Архивировано 16 мая 2021 года.

worldcat.org (Global: 5^th place; Russian: 5^th place)

search.worldcat.org

Xu, Yun; Goodacre, Royston (2018). On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning. Journal of Analysis and Testing. 2 (3). Springer Science and Business Media LLC: 249–262. doi:10.1007/s41664-018-0068-2. ISSN 2096-241X. PMC 6373628. PMID 30842888.

Обучающий, проверочный и тестовый наборы данных (Russian Wikipedia)

archive.org (Global: 6th place; Russian: 9th place)

books.google.com (Global: 3rd place; Russian: 10th place)