• 异酮

  • 引用28篇文章【sw20811】
  • 简单的链约束。除了一般凸的功能我们扩展了现有的PAVA实现。。。这种方法适用于特定的损失 功能与统计学有关。这两种方法都是实现的。。。
  • N路工具箱

  • 引用28篇文章[sw12996]
  • 加权最小二乘模型损失 功能(包括英里数);预测新样本的分数。。。
  • LowRankModels公司

  • 引用19篇文章[sw27002]
  • 易于混合搭配损失 功能和正则化器来构造一个合适的模型。。。特别是,它支持:使用不同的损失 功能对于数据数组的不同列,其中。。。
  • bmrm公司

  • 引用18条[sw11016]
  • 包装上有很多损失 功能因为机器学习使它强大。。。
  • 人参

  • 27条引用[sw09090]
  • 实验扰动的类型,例如损失-的-功能突变或异位引起的基因表达。。。
  • 珀索2

  • 17条引用[sw15442]
  • 给出了最小二乘法的详细信息损失 功能绝对偏差最小。加权的。。。
  • 恩德

  • 在14篇文章中引用[sw12831]
  • 合奏。我们认为不同损失 功能以及在boosting框架中经常遇到的最小化技术。。。
  • 黑豹

  • 在14篇文章中引用【sw22973】
  • 用来定义HMMs,但是基因本体论功能性现在可以进行注释。。。设计用来代表收益和损失属于功能在进化过程中通过祖先的基因。最后,黑豹。。。
  • 迪斯科

  • 引用8篇文章[sw28439]
  • 最小化自洽经验的效率损失 功能并讨论了分布脊线的计算结果。。。光滑铰链二值分类损失. 在监督学习的标准设置中,其中。。。
  • 沃比

  • 引用8篇文章[sw28398]
  • 稀疏梯度下降损失 功能(有几个是可用的),代码应该。。。
  • 尖峰

  • 参考7篇文章[sw14765]
  • 它适用于一般的凸损失 功能以及正则化的一般类型。提议。。。
  • 零件DSA

  • 引用2篇文章[sw07441]
  • 算法,这两种算法都利用损失 功能(例如,连续结果的平方误差。。。面对审查结果数据损失 功能所用的两个程序都必须修改。。。利用观测数据损失 功能用截尾权的逆概率构造。。。这样的损失 功能是一致的估计他们的未经审查的对手,前提是相应的审查。。。
  • RBoost公司

  • 引用2篇文章[sw29975]
  • 基于非凸的Boosting算法损失 功能数字稳定的基础学习者。阿达布思。。。AdaBoost源于指数损失 功能,对错误分类的样本进行无限制的惩罚。。。RBoost1和RBoost2优化非凸性损失 功能分类边距。因为处罚。。。以前的学习者。除了损失 功能,在每次提升迭代中,RBoost1和RBoost2。。。
  • 发电机

  • 引用4篇文章[sw14320]
  • 方法是基于一个凸的损失 功能,这是灵活的,因为几个不同的。。。
  • 精算师

  • 引用15篇文章[sw06079]
  • 功能,附加精算科学功能,主要在损失风险分布(包括。。。
  • 弧面

  • 引用2篇文章[SW958号]
  • 认可是适当的设计损失 功能提高了辨别力。中心损失惩罚。。。在成熟的损失 功能为了最大化人脸分类的可分性。。。论文中,我们提出了一种加性角裕度损失(ArcFace)以获得高度区分的特征。。。
  • 凸透镜

  • 引用2篇文章[sw16543]
  • 适用于任何凸的算法损失 功能自然地延伸到群体选择。。。惩罚方法,如凸损失 功能用套索或集体套索惩罚。变量。。。
  • DR-ABC公司

  • 引用3篇文章[sw24742]
  • 最佳选择(关于损失 功能)使用基于内核的分布的摘要统计信息。。。
  • 深水航道

  • 引用3篇文章[sw27576]
  • 介绍一种新颖的截断结构损失 功能保持尽可能多的训练样本。。。或者没有正确的检测损失有效地适应重要的外表。。。