Dataset’s chemical diversity limits the generalizability of machine learning predictions

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1758-2946
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Dataset’s chemical diversity limits the generalizability of machine learning predictions ; volume:11 ; number:1 ; day:12 ; month:11 ; year:2019 ; pages:1-15 ; date:12.2019
Journal of cheminformatics ; 11, Heft 1 (12.11.2019), 1-15, 12.2019

Urheber
Glavatskikh, Marta
Leguy, Jules
Hunault, Gilles
Cauchy, Thomas
Da Mota, Benoit
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s13321-019-0391-2
URN
urn:nbn:de:101:1-2020031002345735986226
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 11:03 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Glavatskikh, Marta
  • Leguy, Jules
  • Hunault, Gilles
  • Cauchy, Thomas
  • Da Mota, Benoit
  • SpringerLink (Online service)

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