尼古拉斯·沃因辛
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2020年–今天
2023 [第13条] 米娜·拉夫拉 , 尼古拉斯·沃因辛 , 布鲁诺·克雷米尔 , 马克·博莱 :
不允许对变量进行非参数选择,以实现提升的现代化。 EGC公司 2023 : 523-530 [第12条] 米娜·拉夫拉 , 尼古拉斯·沃因辛 , 布鲁诺·克雷米尔 :
用于提升建模的无参数贝叶斯决策树。 PAKDD(2) 2023 : 309-321 2022 [第11条] 米娜·拉夫拉 , 尼古拉斯·沃因辛 , 布鲁诺·克雷米尔 :
非随机分配评估。 EGC公司 2022 : 51-62 [c10] 米娜·拉夫拉 , 尼古拉斯·沃因辛 , 布鲁诺·克雷米尔 :
具有非随机分配偏差的提升模型评估。 国际开发协会 2022 : 251-263 【c9】 米娜·拉夫拉 , 尼古拉斯·沃因辛 , 布鲁诺·克雷米尔 , 马克·博莱 :
一种用于提升离散化和特征选择的非参数贝叶斯方法。 ECML/PKDD(5) 2022 : 239-254
2010 – 2019
2019 【c8】 塞巴斯蒂安·戈达尔 , 尼古拉斯·沃因辛 , Tanguy Urvoy公司 , 文森特·莱梅尔 :
评估报告(fédératif pour la prédiction du turn:uneéevaluation)。 EGC公司 2019 : 141-152 2017 [j1] 埃利亚斯·埃霍 , 多米尼克·盖伊 , 马克·博莱 , 尼古拉斯·沃因辛 , 织物Clérot :
一种用于挖掘稳健序列分类规则的用户无参数方法。 知识。 信息系统。 52 ( 1 ) : 53-81 ( 2017 ) 【c7】 埃利亚斯·埃霍 , 多米尼克·盖伊 , 罗曼·特林夸特 , 马克·博莱 , 尼古拉斯·沃因辛 , Fabrice Clérot公司 :
MiSeRe-Hadoop:一个大规模稳健的序列分类规则挖掘框架。 DaWaK公司 2017 : 105-119 【c6】 塞纳米·阿霍马尼翁 , 尼古拉斯·沃因辛 , 马克·博莱 :
多标签分类的变量选择和转换采用MDL方法。 EGC公司 2017 : 345-350 2015 【c5】 塞德里克·索奥 , 尼古拉斯·沃因辛 , 文森特·莱梅尔 , 罗曼·特林夸特 :
反馈-在Orange营销数据的背景下研究和改进Mahout图书馆的随机森林。 EGC公司 2015 : 413-424 【c4】 埃利亚斯·埃霍 , 多米尼克·盖伊 , 马克·博莱 , 尼古拉斯·沃因辛 , Fabrice Clérot公司 :
一种无参数的稳健序列分类规则挖掘方法。 ICDM公司 2015 : 745-750
2000 – 2009
2009 【c3】 尼古拉斯·沃因辛 , 马克·博莱 , Carine Hue公司 :
决策树的贝叶斯评价准则。 EGC(最佳容量) 2009 : 21-38 【c2】 尼古拉斯·沃因辛 , 马克·博莱 , Carine Hue公司 :
未经评估的Bayésienne pour la construction d'arbre de de-decision。 EGC公司 2009 : 67-78 2008 【c1】 文森特·莱梅尔 , 拉斐尔·法罗 , 尼古拉斯·沃伊辛 :
使用分数理解方法联系个性化。 国际JCNN 2008 : 649-654
合著者索引
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