Krzysztof Dembczynski先生
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2020年–今天
2024 [公元50年] 埃里克·舒尔特海斯 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马雷克·威德穆奇 , 罗希特·巴巴尔 , 斯特罗姆·博尔曼 , Krzysztof Dembczynski先生 :
使用宏观at-k度量进行多标签分类的一致算法。 ICLR公司 2024 [公元49年] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马雷克·威德穆奇 , 埃里克·舒尔特海斯 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
一种用于优化复杂性能指标的通用在线算法。 ICML公司 2024 [i16] 埃里克·舒尔特海斯 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马雷克·威德穆奇 , 罗希特·巴巴尔 , 斯特罗姆·博尔曼 , Krzysztof Dembczynski先生 :
使用宏观at-k度量进行多标签分类的一致算法。 CoRR公司 abs/2401.16594 ( 2024 ) 【i15】 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马雷克·威德穆奇 , 埃里克·舒尔特海斯 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
一种用于优化复杂性能指标的通用在线算法。 CoRR公司 abs/2406.14743 ( 2024 ) 2023 [公元48年] 埃里克·舒尔特 , 马雷克·威德穆奇 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
极端多标签分类中长尾性能的通用测试工具。 NeurIPS公司 2023 [第14条] 埃里克·舒尔特海斯 , 马雷克·威德穆奇 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
极端多标签分类中长尾性能的通用测试工具。 CoRR公司 abs/2311.05081 ( 2023 ) 2022 [公元47年] 埃里克·舒尔特海斯 , 马雷克·威德穆奇 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
极端多标签分类中的缺失标签、长尾和倾向。 KDD公司 2022 : 1547-1557 [公元46年] 罗伯特·布萨·费科特 , Heejin Choi先生 , Krzysztof Dembczynski先生 , 克劳迪奥·詹蒂莱 , 亨利·里夫 , Balázs Szörényi :
稀疏标签体制下多标签分类的遗憾界。 NeurIPS公司 2022 [公元45年] 托马斯·莫蒂尔 , 埃克·Hüllermier , Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 :
表示复杂度受限的层次分类中的集值预测。 阿联酋 2022 : 1392-1401 [i13] 托马斯·莫蒂尔 , 埃克·Hüllermier , Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 :
表示复杂度受限的层次分类中的集值预测。 CoRR公司 abs/2203.06676 ( 2022 ) [i12] 埃里克·舒尔特海斯 , 马雷克·威德穆奇 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
极端多标签分类中的缺失标签、长尾和倾向。 CoRR公司 abs/2207.13186 ( 2022 ) 2021 [j13] 托马斯·莫蒂尔 , 马雷克·威德穆奇 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier , 威廉·沃格曼 :
多类别分类中的有效集值预测。 数据最小知识。 发现。 35 ( 4 ) : 1435-1469 ( 2021 ) [公元44年] 马雷克·威德穆奇 , 卡琳娜·贾辛斯卡-科布斯 , 德瓦纳桑·蒂鲁文卡塔查里(Devanathan Thiruvenkatachari) , Krzysztof Dembczynski先生 :
在线概率标签树。 AISTATS公司 2021 : 1801-1809 [公元43年] 马雷克·威德穆奇 , 卡琳娜·贾辛斯卡-科布斯 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
倾向得分概率标签树。 SIGIR公司 2021 : 2252-2256 [i11] 马雷克·威德穆奇 , 卡琳娜·贾辛斯卡-科布斯 , 罗希特·巴巴尔 , Krzysztof Dembczynski先生 :
倾向得分概率标签树。 CoRR公司 abs/2110.10803 ( 2021 ) 2020 [i10] 卡琳娜·贾辛斯卡-科布斯 , 马雷克·威德穆奇 , 德瓦纳桑·蒂鲁文卡塔查里(Devanathan Thiruvenkatachari) , Krzysztof Dembczynski先生 :
在线概率标签树。 CoRR公司 abs/2007.04451 ( 2020 ) [第九章] 卡琳娜·贾辛斯卡-科布斯 , 马雷克·威德穆奇 , Krzysztof Dembczynski先生 , 库兹涅佐夫 , 罗伯特·布萨·费科特 :
极端多标签分类的概率标签树。 CoRR公司 abs/2009.11218 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元12年] 威廉·沃格曼 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
多目标预测:对问题和方法的统一看法。 数据最小知识。 发现。 33 ( 2 ) : 293-324 ( 2019 ) [公元42年] 托马斯·莫蒂尔 , 马雷克·威德穆奇 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier , 威廉·沃格曼 :
多类分类中的集值预测。 BNAIC/benlearn语言 2019 [i8] 罗伯特·布萨·费科特 , Krzysztof Dembczynski先生 , 亚历山大·戈洛夫涅夫 , 卡琳娜·贾辛斯卡 , 库兹涅佐夫 , 马克西姆·斯维里登科 , 赵旭 :
概率标记树算法的计算复杂性。 CoRR公司 abs/1906.00294 ( 2019 ) [i7] 托马斯·莫蒂尔 , 马雷克·威德穆奇 , 埃克·Hüllermier , Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 :
多类分类中集值预测的有效算法。 CoRR公司 abs/1906.08129 ( 2019 ) 2018 [公元41年] 马雷克·威德穆奇 , 卡琳娜·贾辛斯卡 , 库兹涅佐夫 , 罗伯特·布萨·费科特 , Krzysztof Dembczynski先生 :
分层softmax到极端多标签分类的一种无梯度泛化。 NeurIPS公司 2018 : 6358-6368 [公元40年] Stijn Decubber公司 , 托马斯·莫蒂尔 , Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 :
多标签分类中的深度F-测度最大化:一项比较研究。 ECML/PKDD(1) 2018 : 290-305 [公元39年] 阿克谢·索尼 , 阿西什·巴普 , 罗伯特·布萨·费科特 , Krzysztof Dembczynski先生 :
社交媒体主席欢迎和组织的极端多标签分类。 WWW(配套卷) 2018 : 1893-1894 [i6] 威廉·沃格曼 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
多目标预测:问题和方法的统一观点。 CoRR公司 abs/1809.02352 ( 2018 ) [i5] 马雷克·威德穆奇 , 卡琳娜·贾辛斯卡 , 库兹涅佐夫 , 罗伯特·布萨·费科特 , Krzysztof Dembczynski先生 :
分层softmax到极端多标签分类的一种无梯度泛化。 CoRR公司 abs/1810.11671 ( 2018 ) [i4] 萨米·本吉奥 , Krzysztof Dembczynski先生 , 托尔斯滕·约阿希姆斯 , 马吕斯·克劳特 , 马尼克·瓦尔马 :
极端分类(Dagstuhl研讨会18291)。 达格斯图尔报告 8 ( 7 ) : 62-80 ( 2018 ) 2017 [公元11年] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 :
广义分类性能指标的替代遗憾界限。 机器。 学习。 106 ( 4 ) : 549-572 ( 2017 ) [公元38年] 拉尔夫·埃沃思 , 马蒂亚斯·斯普林斯坦 , 埃里克·米勒 , 亚历山大·巴尔兹 , 扬·盖哈尔 , 托尔加·纳齐约克 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
通过rankboost估计单个图像中的相对深度。 国际货币兑换协会 2017 : 919-924 [公元37年] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 奥卢瓦桑米·科耶霍 , 纳加拉詹·纳塔拉詹 :
二元分类的一致性分析。 ICML公司 2017 : 961-969 2016 [公元10年] Michiel股票 , Krzysztof Dembczynski先生 , 伯纳德·德·贝茨 , 威廉·沃格曼 :
通过查询可分离线性关系模型实现多目标预测的精确高效top-K推理。 数据最小知识。 发现。 30 ( 5 ) : 1370-1394 ( 2016 ) [公元36年] 卡琳娜·贾辛斯卡 , Krzysztof Dembczynski先生 , 罗伯特·布萨·费科特 , 卡尔森·普范施密特 , 蒂莫·克莱克斯 , 埃克·Hüllermier :
使用稀疏概率估计的极端F测度最大化。 ICML公司 2016 : 1435-1444 [公元35年] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 威廉·沃格曼 , 罗伯特·布萨·费科特 , 埃克·Hüllermier :
概率分类器树的一致性。 ECML/PKDD(2) 2016 : 511-526 [i3] Michiel股票 , Krzysztof Dembczynski先生 , 伯纳德·德·贝茨 , 威廉·沃格曼 :
通过查询可分离线性关系模型实现多目标预测的精确高效top-K推理。 CoRR公司 abs/1606.04278 ( 2016 ) 2015 [公元34年] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 :
广义分类性能指标的替代遗憾界限。 ACML公司 2015 : 301-316 [公元33年] 罗伯特·布萨·费科特 , Balázs Szörényi , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
在线F-Measure优化。 NIPS公司 2015 : 595-603 [i2] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 :
广义分类性能指标的替代遗憾界限。 CoRR公司 abs/1504.07272 ( 2015 ) 2014 [公元9年] 罗宾·森格 , 斯特凡·比斯纳 , Krzysztof Dembczynski先生 , Jörg Haasenritter公司 , 奥利弗·赫什 , 诺伯特·唐纳·班佐夫 , 埃克·Hüllermier :
可靠分类:学习区分任意不确定性和认识不确定性的分类器。 信息科学。 255 : 16-29 ( 2014 ) [j8] 威廉·沃格曼 , Krzysztof Dembczynski先生 , 阿尔卡迪乌斯·贾奇尼克 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
关于F-测度极大值的bayes-optimality。 J.马赫。 学习。 物件。 15 ( 1 ) : 3333-3388 ( 2014 ) 2013 [公元32年] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 普尔泽米斯拉夫·盖尔 , 亚当·萨雷基 , 安德烈·贾斯基维奇(Andrzej Jaszkiewicz) :
大型交通网络中出行时间估计的矩阵分解。 ICAISC(2) 2013 : 500-510 [公元31年] Krzysztof Dembczynski先生 , 阿尔卡迪乌斯·贾奇尼克 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 威廉·沃格曼 , 埃克·Hüllermier :
优化多标签分类中的F度量:插件规则方法与结构化损失最小化。 ICML(3) 2013 : 1130-1138 [i1] 威廉·沃格曼 , Krzysztof Dembczynski先生 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
关于F-测度极大值的Bayes-最优性。 CoRR公司 abs/1310.4849 ( 2013 ) 2012 [j7] Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
多标签分类中的标签依赖性和损失最小化。 机器。 学习。 88 ( 1-2 ) : 5-45 ( 2012 ) [j6] 阿里·法拉·特赫拉尼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
使用Choquet积分学习单调非线性模型。 机器。 学习。 89 ( 1-2 ) : 183-211 ( 2012 ) [c30] 普尔泽米斯拉夫·盖尔 , Krzysztof Dembczynski先生 , 罗伯特·苏斯马加 , Przemyslaw Wesolek公司 , 彼得亚·齐尔尼埃维奇 , 安德烈·贾斯基维奇(Andrzej Jaszkiewicz) :
根据当前交通状况调整行程时间估算。 ADBIS研讨会 2012 : 79-88 [公元29年] 普尔泽米斯拉夫·盖尔 , Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马雷克·库比亚克 , 罗伯特·苏斯马加 , 彼得亚·齐尔尼埃维奇 , 安德烈·贾斯基维奇(Andrzej Jaszkiewicz) :
社区交通:下一代汽车导航技术。 ADBIS研讨会 2012 : 339-348 [公元28年] Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 , 埃克·Hüllermier :
多标签分类中的链接分析。 ECAI公司 2012 : 294-299 [c27] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 埃克·Hüllermier :
通过单变量损失进行一致的多标签排名。 ICML公司 2012 [公元26年] 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier , 阿德里安·雅罗斯泽维奇 , 威廉·沃格曼 :
局部分类中的F-测度最大化。 RSCTC公司 2012 : 439-446 2011 [公元25年] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
通过最小化单变量损失进行二元排序。 ICML公司 2011 : 1113-1120 [公元24年] 阿里·法拉·特赫拉尼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
使用Choquet积分学习单调非线性模型。 路易威登机场 2011 : 81-88 【c23】 Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
F-测度最大化的精确算法。 NIPS公司 2011 : 1404-1412 [公元22年] 阿里·法拉·特赫拉尼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
利用Choquet积分学习单调非线性模型。 ECML/PKDD(3) 2011 : 414-429 2010 [j5] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
ENDER:一个用于增强决策规则的统计框架。 数据最小知识。 发现。 21 ( 1 ) : 52-90 ( 2010 ) 【c21】 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
基于Plackett-Louce模型的标签排名方法。 ICML公司 2010 : 215-222 [公元20年] 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
分级多标签分类:序数情况。 ICML公司 2010 : 223-230 [第19条] Krzysztof Dembczynski先生 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
基于概率分类器链的贝叶斯最优多标签分类。 ICML公司 2010 : 279-286 [第18条] 程伟伟(Weiwei Cheng) , Krzysztof Dembczynski先生 , 埃克·Hüllermier :
分级多标签分类:普通情况。 路易威登机场 2010 : 39-45 [c17] Krzysztof Dembczynski先生 , 威廉·沃格曼 , 程伟伟(Weiwei Cheng) , 埃克·Hüllermier :
多标签分类中性能指标的回归分析:汉明和子集零一丢失的情况。 ECML/PKDD(1) 2010 : 280-295 [第2页] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 , 马金·塞拉格 :
多属性排序问题的规则集合学习。 偏好学习 2010 : 217-247 [第1页] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
超越顺序覆盖-增强决策规则。 机器学习进展I 2010 : 209-225
2000 – 2009
2009 [j4] Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 罗曼·斯洛文斯基 :
粗糙集方法用于评估和分配不精确的多准则分类。 欧洲药典。 物件。 198 ( 2 ) : 626-636 ( 2009 ) [j3] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
单调约束有序分类的学习规则集成。 芬丹。 信息学 94 ( 2 ) : 163-178 ( 2009 ) 2008 [注2] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马金·赛多 :
使用用户级模型有效预测Web用户行为。 芬丹。 信息学 89 ( 2-3 ) : 189-206 ( 2008 ) [j1] 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 罗曼·斯洛文斯基 :
用于序数分类的基于随机优势的粗糙集模型。 信息科学。 178 ( 21 ) : 4019-4037 ( 2008 ) [第16条] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
通过学习决策规则集合解决回归问题。 ICAISC公司 2008 : 533-544 [第15条] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
最大似然规则集合。 ICML公司 2008 : 224-231 [第14条] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
单调约束有序分类的决策规则集成。 RSKT公司 2008 : 260-267 2007 [第13条] Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
具有决策规则的有序分类。 MCD公司 2007 : 169-181 [第12条] Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
基于粗糙集方法的多准则分类统计模型。 PKDD公司 2007 : 164-175 [第11条] Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
损失函数与确认措施之间的关系。 RSFDGrC公司 2007 : 338-345 [第10条] Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
基于优势的粗糙集方法中的优化广义决策。 RSKT公司 2007 : 118-125 2006 【c9】 杰兹·布拉兹琴斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 马吕斯·鲍洛夫斯基 :
用弱学习者集合和粗糙集方法挖掘直接营销数据。 DaWaK公司 2006 : 218-227 【c8】 杰兹·布拉兹琴斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 , 罗曼·斯洛文斯基 :
基于优势度的粗糙集方法在偏好有序数据交互分析中的应用。 ICAISC公司 2006 : 489-498 【c7】 Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
基于优势粗糙集近似的分段线性可加偏好模型。 ICAISC公司 2006 : 499-508 【c6】 杰兹·布拉兹琴斯基 , Krzysztof Dembczynski先生 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 , 马金·塞拉格 :
存在缺失值时解决二进制分类问题的决策规则集合。 RSCTC公司 2006 : 224-234 【c5】 Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 沃伊西奇·科特洛夫斯基 , 罗曼·斯洛文斯基 :
多标准分类问题中粗糙近似的性质。 RSCTC公司 2006 : 318-327 2005 【c4】 Krzysztof Dembczynski先生 , 马西耶·哈普克 , 多米尼克·普兹比尔 :
模糊投影的灵活查询。 AWIC公司 2005 : 120-125 【c3】 Krzysztof Dembczynski先生 , 萨尔瓦托·格雷科 , 罗曼·斯洛文斯基 :
具有不精确评估和赋值的多准则分类中的二阶粗糙近似。 RSFDGrC(1) 2005 : 54-63 2003 [c2] Krzysztof Dembczynski先生 , 罗曼·平杜 , 罗伯特·苏斯马加 :
基于优势的粗糙集分类器,无需归纳决策规则。 RSKD公司 2003 : 84-95 【c1】 Krzysztof Dembczynski先生 , 罗曼·平杜 , 罗伯特·苏斯马加 :
基于优势的粗糙集方法中穷尽规则集的生成。 RSKD公司 2003 : 96-107