tag :: subgroup | BibSonomy

закладки (спрятать)16
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1HMProenca/RuleList
https://github.com/HMProenca/RuleList
2 лет назад , @becker
robust
subgroup
discovery
code
gitlab
robustsubgroupdiscoverycodegitlab
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1HMProenca/RobustSubgroupDiscovery: This repository replicates the experiments in the 'Robust Subgroup Discovery' paper.
https://github.com/HMProenca/RobustSubgroupDiscovery
2 лет назад , @becker
robust
subgroup
discovery
code
gitlab
robustsubgroupdiscoverycodegitlab
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Predicting algorithms - machine learning for index structures
https://www.quantamagazine.org/machine-learning-reimagines-the-building-blocks-of-computing-20220315/
2 лет назад , @becker
discovery
index
learning
machine
ml
structure
subgroup
discoveryindexlearningmachinemlstructuresubgroup
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1OHDSI/Aphrodite: [in development]
https://github.com/OHDSI/Aphrodite
2 лет назад , @becker
fairness
bias
subgroups
subgroup
patient
medicine
heterogeneity
data
package
r
aphrodite
race
fairnessbiassubgroupssubgrouppatientmedicineheterogeneitydatapackageraphroditerace
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Siren - Interactive and visual redescription mining — Siren - Interactive Redescription Mining
http://cs.uef.fi/siren/main/index.html
3 лет назад , @becker
siren
redescription
mining
data
subgroup
clired
python
geospatial
geo
spatial
redescriptions
interactive
py
sirenredescriptionminingdatasubgroupcliredpythongeospatialgeospatialredescriptionsinteractivepy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)197
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, и C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, стр. 151--159. (2020)
11 месяцев назад , @becker
hidden
stratification
subgroup
machine
learning
failure
pattern
mining
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
hiddenstratificationsubgroupmachinelearningfailurepatternminingcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Exceptional spatio-temporal behavior mining through Bayesian non-parametric modeling
X. Du, Y. Pei, W. Duivesteijn, и M. Pechenizkiy. Data Mining and Knowledge Discovery, 34 (5): 1267--1290 (01.09.2020)
год назад , @tobias.koopmann
Bayesian
Collective
Exceptional
Spatio-temporal
Subgroup
analytics
discovery
media
mining
non-parametric
social
BayesianCollectiveExceptionalSpatio-temporalSubgroupanalyticsdiscoverymediaminingnon-parametricsocial
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Subgroup generalization and fairness of graph neural networks
J. Ma, J. Deng, и Q. Mei. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
год назад , @becker
neurips
subgroup
subgroups
fairness
graph
neural
network
gnn
nn
themis
citedby:scholar:count:22
citedby:scholar:timestamp:2022-12-13
neuripssubgroupsubgroupsfairnessgraphneuralnetworkgnnnnthemiscitedby:scholar:count:22citedby:scholar:timestamp:2022-12-13
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Inductive Logic Programming for Knowledge Discovery in Databases
S. Wrobel. стр. 74--101. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, (2001)
2 лет назад , @sdo
discovery
kdd
subgroup
discoverykddsubgroup
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Uni-and multivariate probability density models for numeric subgroup discovery
M. Meeng, H. de Vries, P. Flach, S. Nijssen, и A. Knobbe. Intelligent Data Analysis, 24 (6): 1403--1439 (2020)
2 лет назад , @becker
probability
density
multivariate
subgroup
discovery
exceptional
model
mining
numeric
target
citedby:scholar:count:5
citedby:scholar:timestamp:2022-5-24
probabilitydensitymultivariatesubgroupdiscoveryexceptionalmodelminingnumerictargetcitedby:scholar:count:5citedby:scholar:timestamp:2022-5-24
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A Study on Intuitionistic Multi-Anti Fuzzy Subgroups
R. Muthuraj, и S. Balamurugan. Applied Mathematics and Sciences: An International Journal (MathSJ), 1 (2): 35-52 (августа 2014)
2 лет назад , @journalmathsj
(IFS)
(IMAFNSG)
(IMAFSG)
(IMFS)
Homomorphism
Intuitionistic
fuzzy
multi-anti
multi-fuzzy
normal
set
subgroup
(IFS)(IMAFNSG)(IMAFSG)(IMFS)HomomorphismIntuitionisticfuzzymulti-antimulti-fuzzynormalsetsubgroup
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Robust subgroup discovery
H. Proenca, T. Bäck, и M. van Leeuwen. arXiv preprint arXiv:2103.13686, (2021)
2 лет назад , @becker
set
subgroup
robust
citedby:scholar:count:2
citedby:scholar:timestamp:2022-4-14
discovery
setsubgrouprobustcitedby:scholar:count:2citedby:scholar:timestamp:2022-4-14discovery
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Mining sequences with exceptional transition behaviour of varying order using quality measures based on information-theoretic scoring functions
R. Schouten, M. Bueno, W. Duivesteijn, и M. Pechenizkiy. Data Mining and Knowledge Discovery, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroup
discovery
emm
exceptional
model
mining
sequence
sequences
markov
higher
order
wouter
transition
behavior
subgroupdiscoveryemmexceptionalmodelminingsequencesequencesmarkovhigherorderwoutertransitionbehavior
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2The spotlight: A general method for discovering systematic errors in deep learning models
G. d'Eon, J. d'Eon, J. Wright, и K. Leyton-Brown. arXiv preprint arXiv:2107.00758, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
discovery
model
performance
deep
learning
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
subgroupssubgroupdiscoverymodelperformancedeeplearningcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A comparison of approaches to improve worst-case predictive model performance over patient subpopulations
S. Pfohl, H. Zhang, Y. Xu, A. Foryciarz, M. Ghassemi, и N. Shah. arXiv preprint arXiv:2108.12250, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
comparison
benchmark
learning
subgroupssubgroupcomparisonbenchmarklearning
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1BARACK: Partially Supervised Group Robustness With Guarantees
N. Sohoni, M. Sanjabi, N. Ballas, A. Grover, S. Nie, H. Firooz, и C. Ré. arXiv preprint arXiv:2201.00072, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
partial
labels
learning
subgroupssubgrouppartiallabelslearning
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Towards Group Robustness in the presence of Partial Group Labels
V. Lokhande, K. Sohn, J. Yoon, M. Udell, C. Lee, и T. Pfister. arXiv preprint arXiv:2201.03668, (2022)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
partial
labels
learning
subgroupssubgrouppartiallabelslearning
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Just train twice: Improving group robustness without training group information
E. Liu, B. Haghgoo, A. Chen, A. Raghunathan, P. Koh, S. Sagawa, P. Liang, и C. Finn. International Conference on Machine Learning, стр. 6781--6792. PMLR, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
no
group
information
citedby:scholar:count:22
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
subgroupssubgroupnogroupinformationcitedby:scholar:count:22citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Environment inference for invariant learning
E. Creager, J. Jacobsen, и R. Zemel. International Conference on Machine Learning, стр. 2189--2200. PMLR, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
invariant
learning
citedby:scholar:count:30
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
subgroupssubgroupinvariantlearningcitedby:scholar:count:30citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Training Over-parameterized Models with Non-decomposable Objectives
H. Narasimhan, и A. Menon. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
2 лет назад , @becker
subgroups
subgroup
non
decomposable
objectives
loss
function
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
subgroupssubgroupnondecomposableobjectiveslossfunctioncitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Mind your outliers! investigating the negative impact of outliers on active learning for visual question answering
S. Karamcheti, R. Krishna, L. Fei-Fei, и C. Manning. arXiv preprint arXiv:2107.02331, (2021)
2 лет назад , @becker
active
learning
outliers
subgroups
subgroup
negative
impact
vqa
visual
question
answering
outlier
removal
hard
to
learn
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-1-10
activelearningoutlierssubgroupssubgroupnegativeimpactvqavisualquestionansweringoutlierremovalhardtolearncitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-1-10
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Regularized multi--task learning
T. Evgeniou, и M. Pontil. Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, стр. 109--117. (2004)
2 лет назад , @becker
multitask
multi
task
learning
subgroup
discovery
subgroups
svm
regularization
kernels
kernel
citedby:scholar:count:1674
citedby:scholar:timestamp:2021-12-15
multitaskmultitasklearningsubgroupdiscoverysubgroupssvmregularizationkernelskernelcitedby:scholar:count:1674citedby:scholar:timestamp:2021-12-15
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Tackling ordinal regression problem for heterogeneous data: sparse and deep multi-task learning approaches
L. Wang, и D. Zhu. Data Mining and Knowledge Discovery, 35 (3): 1134--1161 (2021)
2 лет назад , @becker
multitask
multi
task
learning
subgroup
discovery
subgroups
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2021-12-15
multitaskmultitasklearningsubgroupdiscoverysubgroupscitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2021-12-15
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Pseudo Bipolar Fuzzy Cosets of Bipolar Fuzzy and Bipolar Anti-Fuzzy HX Subgroups
R.Muthuraj, и M.Sridharan. Applied Mathematics and Sciences: An International Journal (MathSJ), 1 (3): 01-22 (декабря 2014)
3 лет назад , @journalmathsj
HX
anti-fuzzy
bipolar
cosets
double
fuzzy
pseudo
set
subgroup
HXanti-fuzzybipolarcosetsdoublefuzzypseudosetsubgroup
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Optimal subgroup discovery in purely numerical data
A. Millot, R. Cazabet, и J. Boulicaut. Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, стр. 112--124. Springer, (2020)
3 лет назад , @becker
numeric
target
subgroups
subgroup
discovery
optimal
citedby:scholar:count:6
citedby:scholar:timestamp:2021-8-19
numerictargetsubgroupssubgroupdiscoveryoptimalcitedby:scholar:count:6citedby:scholar:timestamp:2021-8-19
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)16
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1HMProenca/RuleList

1HMProenca/RobustSubgroupDiscovery: This repository replicates the experiments in the 'Robust Subgroup Discovery' paper.

1Predicting algorithms - machine learning for index structures

1OHDSI/Aphrodite: [in development]

1Siren - Interactive and visual redescription mining — Siren - Interactive Redescription Mining

публикации (спрятать)197
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging

2Exceptional spatio-temporal behavior mining through Bayesian non-parametric modeling

3Subgroup generalization and fairness of graph neural networks

2Inductive Logic Programming for Knowledge Discovery in Databases

2Uni-and multivariate probability density models for numeric subgroup discovery

1A Study on Intuitionistic Multi-Anti Fuzzy Subgroups

1Robust subgroup discovery

1Mining sequences with exceptional transition behaviour of varying order using quality measures based on information-theoretic scoring functions

2The spotlight: A general method for discovering systematic errors in deep learning models

2A comparison of approaches to improve worst-case predictive model performance over patient subpopulations

1BARACK: Partially Supervised Group Robustness With Guarantees

2Towards Group Robustness in the presence of Partial Group Labels

3Just train twice: Improving group robustness without training group information

2Environment inference for invariant learning

3Training Over-parameterized Models with Non-decomposable Objectives

3Mind your outliers! investigating the negative impact of outliers on active learning for visual question answering

3Regularized multi--task learning

2Tackling ordinal regression problem for heterogeneous data: sparse and deep multi-task learning approaches

1Pseudo Bipolar Fuzzy Cosets of Bipolar Fuzzy and Bipolar Anti-Fuzzy HX Subgroups

4Optimal subgroup discovery in purely numerical data

просмотр

сходные по теме тэги

сходные по популярности тэги

закладки (спрятать)16 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)197 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

сходные по популярности тэги

закладки (спрятать)16
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)197
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...