杰莎·贝克尔
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2020年–今天
2024 【j4】 维克多·韦里特 , 吕克·德·雷德 , 杰萨·贝克尔 :
使用概率逻辑编程对PU学习进行建模。 机器。 学习。 113 ( 三 ) : 1351-1372 ( 2024 ) 2023 [j3] 文森特·德金登 , 杰萨·贝克尔 , 彼得·斯梅特 :
不确定活动持续时间下的劳动力优化配置。 计算。 工业工程。 179 : 109228 ( 2023 ) [注2] 洛拉·博特曼 , 乔纳斯·索恩 , 康斯坦蒂诺斯·西奥多拉科斯 , 阿拉斯·尤特曼 , 杰萨·贝克尔 , Koen Vanthournout公司 , 亨德里克·布洛克 , 巴特·德摩尔 , 耶稣·拉戈 :
预测家庭用电量的可扩展集成方法。 IEEE传输。 智能电网 14 ( 1 ) : 757-768 ( 2023 ) 2022 【c9】 乔纳斯·肖特登 , 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 , 亨德里克·布洛克 :
将知识库完成与PU学习相结合,以缓解观察偏差。 AAAI公司 2022 : 4137-4145 【c8】 托比亚斯·科奈尔 , 王凤娜 , 杰萨·贝克尔 :
用于表情语音合成的交互式多级韵律控制。 ICASSP公司 2022 : 8312-8316 【c7】 Sander De Block公司 , 杰萨·贝克尔 :
打包倾向加权:有偏PU学习的稳健方法。 LIDTA公司 2022 : 23-37 2020 [j1] 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
从正面和未标记的数据中学习:一项调查。 机器。 学习。 109 ( 4 ) : 719-760 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c6】 杰萨·贝克尔 , 彼得·罗布雷赫茨 , 杰西·戴维斯 :
超越完全随机选择假设,从正面和未标记数据中学习。 ECML/PKDD(2) 2019 : 71-85 2018 【c5】 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
通过决策树归纳法估计正数据和未标记数据中的类先验。 AAAI公司 2018 : 2712-2719 【c4】 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
在随机选择假设下,从正面和未标记数据中学习。 电子显微镜下的激光雷达 /PKDD公司 2018 : 8-22 [i4] 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
在随机选择假设下,从正面和未标记数据中学习。 CoRR公司 abs/1808.08755 ( 2018 ) [i3] 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
超越从正面和未标记数据中学习的选定完全随机假设。 CoRR公司 abs/1809.03207 ( 2018 ) [i2] 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
从正面和未标记的数据中学习:一项调查。 CoRR公司 abs/1811.04820 ( 2018 ) 2017 【c3】 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 :
通过标签频率估计进行正向和无标签关系分类。 ILP公司 2017 : 16-30 【c2】 梁一涛 , 杰萨·贝克尔 , 盖·范登·布勒克 :
学习概率判决图的结构。 阿拉伯联合酋长国 2017 2016 [i1] 杰萨·贝克尔 , Arjen Hommersom公司 , Martijn Lappenschaar公司 , 杰西·戴维斯 :
使用可追踪贝叶斯网络测量药物对多发病的不良影响。 CoRR公司 abs/1612.03055 ( 2016 ) 2015 【c1】 杰萨·贝克尔 , 杰西·戴维斯 , 崔亚瑟 , 阿德南·达维切 , 盖·范登·布勒克 :
复杂概率查询的可追踪学习。 NIPS公司 2015 : 2242-2250
合著者索引
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