IRIS – Institutional Research Information System
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EnglishThe proceedings contain 6 papers. The topics discussed include: using source code metrics to predict change-prone web services: a case-study on eBay services; investigating code smell co-occurrences using association rule learning: a replicated study; using machine learning to design a flexible LOC counter; machine learning for finding bugs: an initial report; automatic feature selection by regularization to improve bug prediction accuracy; and hyperparameter optimization to improve bug prediction accuracy.
Arcelli Fontana, F., Walter, B., & Zanoni, M. (2017). IEEE International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation. In IEEE International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc..
| Citazione: | Arcelli Fontana, F., Walter, B., & Zanoni, M. (2017). IEEE International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation. In IEEE International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.. |
| Tipo: | abstract |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | Si |
| Titolo: | IEEE International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evaluation |
| Autori: | Arcelli Fontana, F; Walter, B; Zanoni, M |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2017 |
| Lingua: | English |
| Nome del convegno: | Saner 2017 - 24th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering |
| ISBN: | 9781509065974 |
| Appare nelle tipologie: | 02 - Intervento a convegno |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/10281/155466
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