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Machine Learning

SCIEI

中文名称：机器学习

ISSN：0885-6125
出版周期：Quarterly

发文量：1173

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共8条结果

1.Surrogate regret bounds for generalized classification performance metrics

机译：替代广义分类绩效指标的后悔界限
- 作者：Kotlowski Wojciech;Dembczynski Krzysztof
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
2.Preference Relation-based Markov Random Fields for Recommender Systems (vol 106, pg 523, 2017 )

机译：基于偏好关系的推荐系统马尔可夫随机场（vol 106，pg 523，2017）
- 作者：Liu Shaowu;Li Gang;Truyen Tran;Jiang Yuan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
3.Introduction: special issue of selected papers from ACML 2015

机译：简介：ACML 2015精选论文的特刊
- 作者：Holmes Geoffrey;Liu Tie-Yan;Li Hang;King Irwin;Sugiyama Masashi;Zhou Zhi-Hua
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
4.Preference Relation-based Markov Random Fields for Recommender Systems

机译：推荐系统的基于偏好关系的马尔可夫随机域
- 作者：Liu Shaowu;Li Gang;Truyen Tran;Jiang Yuan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
- Recommender systems;
- Collaborative filtering;
- Preference relation;
- Pairwise preference;
- Markov Random Fields;
5.Geometry-aware principal component analysis for symmetric positive definite matrices

机译：对称正定矩阵的几何感知主成分分析
- 作者：Horev Inbal;Yger Florian;Sugiyama Masashi
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
- Dimensionality reduction;
- PCA;
- Riemannian geometry;
- SPD manifold;
- Grassmann manifold;
6.Maximum margin partial label learning

机译：最大利润率局部标签学习
- 作者：Yu Fei;Zhang Min-Ling
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
- Partial label learning;
- Candidate label;
- Disambiguation;
- Maximum margin;
7.Proximal average approximated incremental gradient descent for composite penalty regularized empirical risk minimization

机译：复合惩罚正则化经验风险最小化的平均近似逼近梯度下降
- 作者：Cheung Yiu-ming;Lou Jian
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
- Empirical risk minimization;
- Composite regularizer;
- Proximal average;
- Incremental gradient descent;
8.Class-prior estimation for learning from positive and unlabeled data

机译：从阳性和未标记数据中学习的班级在先估计
- 作者：du Plessis Marthinus C.;Niu Gang;Sugiyama Masashi
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2017年第4期
- Class-prior estimation;
- Positive and unlabeled learning;

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