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Titlebook: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases; European Conference, Annalisa Appice,Pedro Pereira Rodrigues,Carlos Soa Conference p

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樓主: HAG
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發(fā)表于 2025-3-30 10:31:15 | 只看該作者
Multi-Task Learning with Group-Specific Feature Space Sharingzation performance. (MTL) exploits the latent relations between tasks and overcomes data scarcity limitations by co-learning all these tasks simultaneously to offer improved performance. We propose a novel Multi-Task Multiple Kernel Learning framework based on Support Vector Machines for binary clas
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發(fā)表于 2025-3-30 15:36:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 19:16:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 23:44:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 04:22:06 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 08:54:53 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 12:14:25 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 15:25:49 | 只看該作者
Fast Training of Support Vector Machines for Survival Analysisdical research. When applied to large amounts of patient data, efficient optimization routines become a necessity. We propose efficient training algorithms for three kinds of linear survival support vector machines: 1) ranking-based, 2) regression-based, and 3) combined ranking and regression. We pe
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