MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03918nam a22004215i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
386857 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230130164536.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
220601s2022 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031021831 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-02183-1 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
Q325.5 |
| Número de documento/Ítem |
2022 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Riezler, Stefan |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
686343 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Validity, Reliability, and Significance : |
| Resto del título |
Empirical Methods for NLP and Data Science |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Stefan Riezler, Michael Hagmann |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XVII, 147 páginas) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Synthesis Lectures on Human Language Technologies |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1947-4059 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Preface -- Acknowledgments -- Introduction -- Validity -- Reliability -- Significance -- Bibliography -- Authors' Biographies. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
Empirical methods are means to answering methodological questions of empirical sciences by statistical techniques. The methodological questions addressed in this book include the problems of validity, reliability, and significance. In the case of machine learning, these correspond to the questions of whether a model predicts what it purports to predict, whether a model's performance is consistent across replications, and whether a performance difference between two models is due to chance, respectively. The goal of this book is to answer these questions by concrete statistical tests that can be applied to assess validity, reliability, and significance of data annotation and machine learning prediction in the fields of NLP and data science. Our focus is on model-based empirical methods where data annotations and model predictions are treated as training data for interpretable probabilistic models from the well-understood families of generalized additive models (GAMs) and linear mixed effects models (LMEMs). Based on the interpretable parameters of the trained GAMs or LMEMs, the book presents model-based statistical tests such as a validity test that allows detecting circular features that circumvent learning. Furthermore, the book discusses a reliability coefficient using variance decomposition based on random effect parameters of LMEMs. Last, a significance test based on the likelihood ratio of nested LMEMs trained on the performance scores of two machine learning models is shown to naturally allow the inclusion of variations in meta-parameter settings into hypothesis testing, and further facilitates a refined system comparison conditional on properties of input data. This book can be used as an introduction to empirical methods for machine learning in general, with a special focus on applications in NLP and data science. The book is self-contained, with an appendix on the mathematical background on GAMs and LMEMs, and with an accompanying webpage including R code to replicate experiments presented in the book. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Synthesis Collection of Technology_2022 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
166090 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Hagmann, Michael |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
686342 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031001949 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031010552 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031033117 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-02183-1 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
01/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Susana Carmen Delgado Sanz |
| Catalogado |
Sí |