Meetodi tõendite kirje
BDT Particle Identification
Boosted Decision Trees (BDTs) are powerful multivariate classifiers used in particle physics to distinguish between different particle types based on detector signatures. By combining many weak decision trees through adaptive boosting, BDTs achieve superior discrimination power compared to simple cuts, enabling improved purity and efficiency in particle identification and background rejection.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Boosted Decision Tree Particle Identification
Taksonoomiline meetodikirje · process-pipeline / particle-physics
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. · DOI 10.1023/A:1010933404324
- Kieseler, J., et al. (2016). Machine learning for detector trigger optimization at the LHC. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A, 824, 29–37. · URL
- Aarrestad, T. K., et al. (2021). Machine learning for particle discrimination at the LHC. Journal of Physics: Conference Series, 1525(1), 012034. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.