Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/193823
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Titel: 
Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values
en
Zitat: 
Mayrhofer, M., & Filzmoser, P. (2023). Explainable Multivariate Outlier Detection based on Shapley Values. In Book of Abstracts Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 (pp. 53–53).
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Beitrag in einem Abstract Book
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Mayrhofer, Marcus 
Filzmoser, Peter 
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Organisations­einheit: 
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik 
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Erschienen in: 
Book of Abstracts Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 
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Datum (veröffentlicht): 
12-Jun-2023
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Veranstaltungs­name: 
Olomoucian Days of Applied Mathematics ODAM 2023 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
12-Jun-2023 - 14-Jun-2023
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Veranstaltungs­ort: 
Olomouc, Tschechien
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Umfang: 
1
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Keywords: 
Anomaly explanation; Shapley value; Mahalanobis distance
en
Projekttitel: 
Automotive Intelligence for/at Connected Shared Mobility: 101007326-2 - AI4CSM (European Commission) 
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Forschungs­schwerpunkte: 
Fundamental Mathematics Research: 100%
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Wissenschafts­zweig: 
1010 - Mathematik: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

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