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

Stenosis

書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases影響因子(影響力)




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases被引頻次




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases年度引用




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases年度引用學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases讀者反饋




書目名稱Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases讀者反饋學(xué)科排名

exorbitant

Yuanli Pei,Li-Ping Liu,Xiaoli Z. Ferns Fragebogen nicht direkt die Lernpr?ferenzen von Probanden, sondern eher generelle Verhaltenstendenzen abfragt. In einer ersten revidierten Version im Jahre 1986 wurden britische Redensarten durch allgemein verst?ndlichere ersetzt, damit der Lernstilfragebogen auch au?erhalb des Vereinigten K?nigsr

incision

Markus Ring,Florian Otto,Martin Becker,Thomas Niebler,Dieter Landes,Andreas Hothorimentellen Studie ein und geht dem Einfluss unterschiedlicher Interaktivit?tsgrade von Lernprogrammen auf den Lernerfolg von Nutzern mit unterschiedlichem Lernstil nach. Es wird deutlich, dass sich unabh?ngig vom pers?nlichen Lernstil und dem Interaktivit?tsgrad eines Lernprogramms immer ein Lernerfolg einst978-3-8350-0363-7978-3-8350-9212-9

謙虛的人

Conduit

音樂等

Maximum Entropy Linear Manifold for Learning Discriminative Low-Dimensional Representation method for constructing robust classifiers..We provide both empirical evaluation as well as some interesting theoretical properties of our objective function such us scale and affine transformation invariance, connections with PCA and bounding of the expected balanced accuracy error.

報復(fù)

Novel Decompositions of Proper Scoring Rules for Classification: Score Adjustment as Precursor to Can of adjustment loss from calibration loss requires extra assumptions which we prove to be satisfied for the most frequently used proper scoring rules: Brier score and log-loss. We propose algorithms to perform adjustment as a simpler alternative to calibration.

山羊

HAWK

Versatile Decision Trees for Learning Over Multiple Contexts Versatile Model that is rich enough to handle different kinds of shift without making strong assumptions such as linearity, and furthermore does not require labelled data to identify the data shift at deployment. Empirical results on both synthetic shift and real datasets shift show strong performa

exhilaration