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Epstein–Barr virus and multiple sclerosis. From evidence to therapeutic strategies
Fernández-Menéndez, S., Fernández-Morán, M., Ferná Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2016 Journal of the neurological sciences Vol.361 No.-
Feature selection with limited bit depth mutual information for portable embedded systems
Morán-Fernández, Laura, Sechidis, Konstantinos, Bo Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2020 Knowledge-based systems Vol.197 No.-
A Time Efficient Approach for Distributed Feature Selection Partitioning by Features
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., Alonso-Be Springer 2015 Lecture Notes in Computer Science Vol.2015 No.9422
Electron microscopy: a glimpse into the future*
Fernández‐Morán, H. John Wiley & Sons Ltd 1972 Annals of the New York Academy of Sciences Vol.195 No.1
On the use of different base classifiers in multiclass problems
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., Alonso-Beta Springer Science + Business Media 2017 Progress in Artificial Intelligence Vol.6 No.4
Centralized vs. distributed feature selection methods based on data complexity measures
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., Alonso-Beta Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2017 Knowledge-based systems Vol.117 No.-
Cryo-electron microscopy and ultramicrotomy: reminiscences and reflections
Fernández-Morán, Humberto, Hawkes, Peter ACADEMIC PRESS 2021 Advances in imaging and electron physics Vol.220 No.-
Can classification performance be predicted by complexity measures? A study using microarray data
Morán-Fernández, L. Springer Science + Business Media 2017 Knowledge and Information Systems Vol.51 No.3
Selection of the Best Base Classifier in One-Versus-One Using Data Complexity Measures
Morán-Fernández, Laura, Bolón-Canedo, Verónica, Springer 2016 Lecture Notes in Computer Science Vol.2016 No.9868
How important is data quality? Best classifiers vs best features
Morán-Fernández, Laura, Bólon-Canedo, Verónica, Al Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2022 Neurocomputing Vol.470 No.-
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