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Leo Breiman

1957–2019 年に発表

60
論文数
214,966
被引用数
43
h 指数
50
i10 指数

被引用数

Leo Breiman の年別被引用数1968 年: 被引用 3 件1969 年: 被引用 7 件1970 年: 被引用 2 件1971 年: 被引用 5 件1972 年: 被引用 4 件1973 年: 被引用 6 件1974 年: 被引用 3 件1975 年: 被引用 6 件1976 年: 被引用 4 件1977 年: 被引用 4 件1978 年: 被引用 5 件1979 年: 被引用 3 件1980 年: 被引用 12 件1981 年: 被引用 8 件1982 年: 被引用 2 件1983 年: 被引用 7 件1984 年: 被引用 8 件1985 年: 被引用 19 件1986 年: 被引用 26 件1987 年: 被引用 31 件1988 年: 被引用 52 件1989 年: 被引用 85 件1990 年: 被引用 104 件1991 年: 被引用 142 件1992 年: 被引用 134 件1993 年: 被引用 184 件1994 年: 被引用 230 件1995 年: 被引用 307 件1996 年: 被引用 398 件1997 年: 被引用 491 件1998 年: 被引用 519 件1999 年: 被引用 612 件2000 年: 被引用 624 件2001 年: 被引用 662 件2002 年: 被引用 919 件2003 年: 被引用 1,131 件2004 年: 被引用 1,259 件2005 年: 被引用 1,424 件2006 年: 被引用 1,683 件2007 年: 被引用 1,692 件2008 年: 被引用 1,891 件2009 年: 被引用 2,267 件2010 年: 被引用 2,266 件2011 年: 被引用 2,533 件2012 年: 被引用 2,765 件2013 年: 被引用 2,963 件2014 年: 被引用 3,451 件2015 年: 被引用 4,058 件2016 年: 被引用 4,130 件2017 年: 被引用 4,438 件2018 年: 被引用 5,237 件2019 年: 被引用 7,462 件2020 年: 被引用 8,214 件2021 年: 被引用 8,025 件2022 年: 被引用 6,219 件2023 年: 被引用 5,485 件2024 年: 被引用 6,192 件2025 年: 被引用 4,468 件2026 年: 被引用 1,270 件2027 年: 被引用 9 件

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 20,924 件、この内訳の 19.6%中国: 引用元論文 13,633 件、この内訳の 12.7%イギリス: 引用元論文 6,089 件、この内訳の 5.7%ドイツ: 引用元論文 5,616 件、この内訳の 5.2%イタリア: 引用元論文 3,731 件、この内訳の 3.5%カナダ: 引用元論文 3,628 件、この内訳の 3.4%フランス: 引用元論文 3,597 件、この内訳の 3.4%スペイン: 引用元論文 3,384 件、この内訳の 3.2%インド: 引用元論文 3,374 件、この内訳の 3.2%オーストラリア: 引用元論文 3,149 件、この内訳の 2.9%日本: 引用元論文 2,471 件、この内訳の 2.3%韓国: 引用元論文 2,175 件、この内訳の 2%
0%19.6%その他 32.9%

機関

分野

  • Computer Science43.4%
  • Engineering10%
  • Medicine9.9%
  • Environmental Science8.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology7.6%
  • Mathematics2.4%
  • その他18%

トピック

  • Machine Learning and Data Classification2.3%
  • Imbalanced Data Classification Techniques2%
  • Neural Networks and Applications1.8%
  • Data Mining Algorithms and Applications1.7%
  • Face and Expression Recognition1.6%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications1.6%
  • その他89%

共著者

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  1. Random Forests

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 2001 被引用: 126,192

  2. Classification and Regression Trees

    著者: Leo Breiman, J. H. Friedman, Richard A. Olshen, C. J. Stone - WA 1984 被引用: 6,554

  3. Bagging Predictors

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 1996 被引用: 16,973

  4. Classification and Regression Trees.

    著者: Alexander Gordon, Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, C. J. Stone - Biometrics 1984 被引用: 23,899

  5. Statistical Modeling: The Two Cultures (with comments and a rejoinder by the author)

    著者: Leo Breiman - Statistical Science 2001 被引用: 4,272

  6. Stacked Regressions

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 1996 被引用: 1,171

  7. randomForest: Breiman and Cutlers Random Forests for Classification and Regression

    著者: Leo Breiman, Adele Cutler, Andy Liaw, Matthew C. Wiener - CRAN: Contributed Packages 2002 被引用: 352

  8. Estimating Optimal Transformations for Multiple Regression and Correlation

    著者: Leo Breiman, Jerome H. Friedman - Journal of the American Statistical Association 1985 被引用: 1,598

  9. Submodel Selection and Evaluation in Regression. The X-Random Case

    著者: Leo Breiman, Philip C. Spector - International Statistical Review 1992 被引用: 678

  10. Arcing classifier (with discussion and a rejoinder by the author)

    著者: Leo Breiman - The Annals of Statistics 1998 被引用: 1,105

  11. Predicting Multivariate Responses in Multiple Linear Regression

    著者: Leo Breiman, Jerome H. Friedman - Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 1997 被引用: 549

  12. Heuristics of instability and stabilization in model selection

    著者: Leo Breiman - The Annals of Statistics 1996 被引用: 1,160

  13. Classification and Regression Trees.

    著者: John Van Ryzin, Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, Charles J. Stone - Journal of the American Statistical Association 1986 被引用: 21,048

  14. Pasting Small Votes for Classification in Large Databases and On-Line

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 1999 被引用: 314

  15. Prediction Games and Arcing Algorithms

    著者: Leo Breiman - Neural Computation, Neural Comput. 1999 被引用: 546

  16. The Capacities of Certain Channel Classes Under Random Coding

    著者: David Blackwell, Leo Breiman, A. J. Thomasian - The Annals of Mathematical Statistics 1960 被引用: 314

  17. Statistical modeling: The two cultures

    著者: Leo Breiman - http://math.berkeley.edu/~lekheng/courses/191/breiman.pdf 2001 被引用: 1,345

  18. Archetypal Analysis

    著者: Adele Cutler, Leo Breiman - Technometrics 1994 被引用: 441

  19. Using Iterated Bagging to Debias Regressions

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 2001 被引用: 311

  20. Variable Kernel Estimates of Multivariate Densities

    著者: Leo Breiman, William S. Meisel, Edward M. Purcell - Technometrics 1977 被引用: 474

  21. The Capacity of a Class of Channels

    著者: David Blackwell, Leo Breiman, A. J. Thomasian - The Annals of Mathematical Statistics 1959 被引用: 341

  22. Randomizing Outputs to Increase Prediction Accuracy

    著者: Leo Breiman - Machine Learning, Mach. Learn. 2000 被引用: 274

  23. Waveform Database Generator (Version 1)

    著者: Leo Breiman, C. J. Stone - 1984 被引用: 9

  24. Hinging hyperplanes for regression, classification, and function approximation

    著者: Leo Breiman - IEEE Transactions on Information Theory, IEEE Trans. Inf. Theory 1993 被引用: 443