阿瓦伊斯·阿什法克;马库斯·林曼;穆拉特·森索伊;诺瓦奇克,Sławomir 契约:深度证据医生。 (英语) Zbl 07777846号 Artif公司。智力。 325,文章ID 104019,27 p.(2023).MSC公司:68T07型 第62页第10页 92 C50 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Ashfaq}等人,Artif。智力。325,文章ID 104019,27 p.(2023;Zbl 07777846) 全文: 内政部
邓廷泉;贾庆伟;王景宇;哈米多·富士塔 用于不完全多标签分类的基于变换Schatten-1惩罚的全秩潜在标签学习。 (英语) Zbl 07758487号 信息科学。 650,文章ID 119699,20 p.(2023).MSC公司:68倍 62至XX PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Deng}等人,《信息科学》。650,文章编号119699,20 p.(2023;Zbl 07758487) 全文: 内政部
钱文斌;徐凡康;钱,金;舒文浩;丁伟平 基于粗颗粒球和标签分布的多标签特征选择。 (英语) Zbl 07758486号 信息科学。 650,文章ID 119698,24 p.(2023).MSC公司:68倍 62至XX PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Qian}等人,《信息科学》。650,文章编号119698,24 p.(2023;Zbl 07758486) 全文: 内政部
王振新;陈德刚;车、小雅 具有局部Rademacher复杂性的多标签分类的多核学习。 (英语) Zbl 07735598号 信息科学。 647,文章ID 119462,20 p.(2023).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Wang}等人,《信息科学》。647,文章ID 119462,20 p.(2023;Zbl 07735598) 全文: 内政部
亚伦·莫尔斯塔德(Aaron J.Molstad)。;亚当·罗斯曼。 高维多元分类反应回归的似然方法。 (英语) 兹比尔07707249 美国统计协会。 118,编号542,1402-1414(2023).MSC公司:62至XX PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.J.Molstad}和textit{A.J.Rothman},J.Am.Stat.Assoc.118,No.542,1402--1414(2023;Zbl 07707249) 全文: 内政部 arXiv公司
李永浩;胡,梁;高万福 稳健多标签特征选择的标签相关性变化。 (英语) Zbl 07825398号 信息科学。 609, 1075-1097 (2022).MSC公司:68倍 62至XX PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Li}等人,《信息科学》。609、1075——1097(2022;Zbl 07825398) 全文: 内政部
程玉生;钱昆;最小值,风扇 缺少标签的全局和局部基于注意力的多标签学习。 (英语) Zbl 07810496号 信息科学。 594,20-42(2022).MSC公司:68T05型 94A08型 68单位10 68问题32 62H20个 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Cheng}等人,《信息科学》。594,20--42(2022;Zbl 07810496) 全文: 内政部
萨拉卡拉·穆克吉;Ishita De Ghosh;德巴特里·穆克吉 使用多标签分类从手写字符特征和单词“of”预测大五个性。 (英语) Zbl 07597644号 Giri,Debasis(ed.)等人,《第七届数学与计算国际会议论文集》,ICMC 2021,印度Shibpur,2021年3月2日至5日。新加坡:斯普林格。高级智能。系统。计算。1412, 275-299 (2022).MSC公司:68倍 62至XX PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Mukherjee}等人,高级情报。系统。计算。1412275-299(2022;Zbl 07597644) 全文: 内政部
Pawe Teisseyre 基于加权惩罚经验风险最小化的正未标记多标签数据的联合特征选择和分类。 (英语) 兹伯利07568660 国际期刊申请。数学。计算。科学。 32,第2号,311-322(2022).MSC公司:62华夏 62Dxx号 68泰克 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Teisseyre},国际期刊应用。数学。计算。科学。32,编号2,311--322(2022;Zbl 07568660) 全文: 内政部
道德加西亚,塞拉芬;卡洛斯·曼塔斯。;哈维尔·G·卡斯特拉诺。;Joaquín Abellán 在多标签分类中使用credal C4.5进行校准标签排名。 (英语) Zbl 1512.68283号 国际J近似推理 147, 60-77 (2022).MSC公司:68T05型 62H30型 68层37 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Moral-García}等人,《国际近似推理》147,60-77(2022;Zbl 1512.68283) 全文: 内政部
帕维尔·斯特凡诺维奇;奥尔加·库拉索娃 基于自组织映射和潜在语义分析的多标签文本数据类验证和调整方法。 (英语) Zbl 1487.68237号 维尔纽斯Informatica 33,编号1,109-130(2022).MSC公司:68T50型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Stefanović}和\textit{O.Kurasova},维尔纽斯Informatica 33,No.1,109--130(2022;Zbl 1487.68237) 全文: 内政部
苏玉婷;徐俊宇;洪道正;范富贵;张静;景、培光 基于潜在相关估计的深度低秩矩阵分解用于微视频多标签分类。 (英语) Zbl 1528.62034号 信息科学。 575, 587-598 (2021).MSC公司:62H30型 15A23型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Su}等人,《信息科学》。575587-598(2021年;Zbl 1528.62034) 全文: 内政部
尼罗法尔·拉斯廷;穆罕默德·塔赫里;Mansoor Zolghadri贾罗米 具有阈值的叠加加权\(k\)-最近邻。 (英语) Zbl 07769027号 信息科学。 571, 605-622 (2021).MSC公司:62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Rastin}等人,《信息科学》。571、605--622(2021;Zbl 07769027) 全文: 内政部
夏、岳龙;陈,柯;杨云 具有加权分类器选择和堆叠集成的多标签分类。 (英语) Zbl 1484.62084号 信息科学。 557, 421-442 (2021).MSC公司:62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Xia}等人,《信息科学》。557421-442(2021;Zbl 1484.62084) 全文: 内政部 链接
王冉;叶,苏赫;李、柯;Kwong,Sam山姆 基于贝叶斯网络的多标签分类器链标签相关性分析。 (英语) Zbl 1484.68198号 信息科学。 554, 256-275 (2021).MSC公司:68T05型 62H22个 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Wang}等人,《信息科学》。554256-275(2021年;Zbl 1484.68198) 全文: 内政部 arXiv公司
张平;高万福;胡俊成;李永浩 基于标签主题划分的多标签特征选择。 (英语) Zbl 1483.68329号 信息科学。 553, 129-153 (2021).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Zhang}等人,《信息科学》。553129-153(2021年;Zbl 1483.68329) 全文: 内政部
周、范;齐秀秀;肖春景;王家豪 元风险:银行业中的半监督少数操作风险分类。 (英语) Zbl 1486.91088号 信息科学。 552,1-16(2021).MSC公司:91克45 91G70型 62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Zhou}等人,《信息科学》。552,1--16(2021;Zbl 1486.91088) 全文: 内政部
阿扎姆·阿西利安·比多利;埃布拉汉普尔-科姆莱,侯赛因;Shahryar Rahnamayan 基于参考点的多目标优化算法和基于对立面的投票方案用于多标签特征选择。 (英语) Zbl 1475.68261号 信息科学。 547, 1-17 (2021).MSC公司:68T05型 62H30型 68瓦50 90C29型 90 C59 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.A.Bidgoli}等人,《信息科学》。547,1--17(2021;Zbl 1475.68261) 全文: 内政部
黄、军;徐林川;钱昆;王静;Kenji Yamanishi 缺失标签和完全未观察到标签的多标签学习。 (英语) 兹比尔1473.68148 数据最小知识。发现。 35,第3号,1061-1086(2021).MSC公司:68T05型 62D10号 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Huang}等人,Data Min.Knowl。发现。35,编号3,1061--1086(2021;Zbl 1473.68148) 全文: 内政部
马丁·布列斯科瓦尔;萨索·季埃洛斯基 预测蛋白质与多种疾病之间的关系。 (英语) Zbl 1507.62338号 Helic,Denis(编辑)等人,《智能系统基础》。第25届国际研讨会,ISMIS 2020,奥地利格拉茨,2020年9月23日至25日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12117, 383-392 (2020).MSC公司:第62页第10页 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Breskvar}和\textit{S.Díeroski},莱克托。注释计算。科学。12117383-392(2020年;Zbl 1507.62338) 全文: 内政部
斯特皮什尼克,托马奇;德拉吉·科切夫 用于分类的多变量预测聚类树。 (英语) Zbl 1507.68258号 Helic,Denis(编辑)等人,《智能系统基础》。第25届国际研讨会,ISMIS 2020,奥地利格拉茨,2020年9月23日至25日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12117, 331-341 (2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Stepišnik}和\textit{D.Kocev},莱克特。注释计算。科学。12117,331--341(2020;Zbl 1507.68258) 全文: 内政部
斯特皮什尼克,托马奇;德拉吉·科切夫 用于分层多标签分类的双曲线嵌入。 (英语) Zbl 1507.68257号 Helic,Denis(编辑)等人,《智能系统基础》。第25届国际研讨会,ISMIS 2020,奥地利格拉茨,2020年9月23日至25日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12117, 66-76 (2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Stepišnik}和\textit{D.Kocev},莱克特。注释计算。科学。12117,66-76(2020;Zbl 1507.68257) 全文: 内政部
刘静;郭忠文;孙中伟;刘世勇;王旭鹏 基于分治策略的快速多标签SVM分类算法研究。 (中文。英文摘要) Zbl 1474.68260号 期间。中国海洋大学 50,第12号,160-166(2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Liu}等人,周期。中国海洋大学50,No.12,160--166(2020;Zbl 1474.68260) 全文: 内政部
车、小雅;陈德刚;米、巨生 一种学习标签相关性的新方法,用于多标签数据的特征选择。 (英语) Zbl 1456.68145号 信息科学。 512, 795-812 (2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Che}等人,《信息科学》。512、795--812(2020年;Zbl 1456.68145) 全文: 内政部
埃克·Hüllermier;约翰内斯·范克兰兹;埃内尔多·洛扎·门西亚;阮武林;迈克尔·拉普 基于规则的多标签分类:挑战与机遇。 (英语) Zbl 1478.68289号 Gutiérrez-Basulto,Víctor(编辑)等人,《规则与推理》。第四届国际联席会议,RuleML+RR 2020,挪威奥斯陆,2020年6月29日至7月1日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12173, 3-19 (2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Hüllermier}等人,Lect。注释计算。科学。12173,3-19(2020;Zbl 1478.68289) 全文: 内政部
Jung、Jinhong;李·赛尔 利用稀疏矩阵重排序和增量方法实现快速准确的伪逆。 (英语) 兹比尔1523.65037 机器。学习。 109,第12期,2333-2347(2020); 更正同上110,第3号,619-620(2021)。MSC公司:65层20 15A09号 62J05型 65层50 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Jung}和\textit{L.Sael},马赫。学习。109,第12号,2333--2347(2020;Zbl 1523.65037) 全文: 内政部 arXiv公司
佩特科维奇(Matej Petković);萨索·季埃洛斯基;德拉吉·科切夫 基于集合方法的多标签特征排序。 (英语) Zbl 1512.68285号 机器。学习。 109,第11号,2141-2159(2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Petković}等人,马赫。学习。109,第11号,2141--2159(2020;Zbl 1512.68285) 全文: 内政部
苏杰·坎达盖勒;肖、韩;罗希特·巴巴尔 盆景:用于极端多标签分类的多样化浅树。 (英语) 兹比尔1523.68062 机器。学习。 109,编号11,2099-2119(2020).MSC公司:68T05型 62H30型 68T20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Khandagale}等人,马赫。学习。109,第11号,2099--2119(2020;Zbl 1523.68062) 全文: 内政部 arXiv公司
菲利佩·肯吉(Felipe Kenji Nakano);里卡多·塞里;文斯,塞琳 分层多标签分类的主动学习。 (英语) Zbl 1455.68177号 数据最小知识。发现。 34,第5期,1496-1530(2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.K.Nakano}等人,Data Min Knowl。发现。34,第5号,1496-1530(2020;Zbl 1455.68177) 全文: 内政部 链接
于莹;吴新年;王乐伟;张英龙 一种基于标签相关性的多标签三向分类算法。 (中文。英文摘要) 兹比尔1463.68069 山东大学自然科学学报。 55,编号3,81-88(2020).MSC公司:68T05型 62H30型 68层37 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Yu}等,山东大学自然科学学院。55,第3号,81--88(2020;Zbl 1463.68069)
文、刘英;袁伟 多标签符号值划分的聚类方法。 (中文。英文摘要) Zbl 1474.62251号 山东大学自然科学学报。 55,第3号,58-69(2020年).MSC公司:62H30型 05C81号 60公里50 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Wen}和\textit{W.Yuan},山东自然科学大学。55,第3号,58--69(2020;Zbl 1474.62251)
吴国强;郑若兵;田英杰;刘,大连 联合排序支持向量机和二进制相关性与鲁棒低阶学习用于多标签分类。 (英语) Zbl 1434.68474号 神经网络。 122, 24-39 (2020).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Wu}等人,神经网络。122、24-39(2020年;Zbl 1434.68474) 全文: 内政部 arXiv公司
谭志浩;谭鹏;姜,袁;周志华 多标签最优利润分配机。 (英语) Zbl 1494.68230号 机器。学习。 109,第3期,623-642(2020年).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.-H.Tan}等人,马赫。学习。109,编号3,623--642(2020;Zbl 1494.68230) 全文: 内政部
威廉·韦格曼;克日什托夫·登布奇恩斯基;埃克·Hüllermier 多目标预测:对问题和方法的统一看法。 (英语) Zbl 1464.62399号 数据最小知识。发现。 33,第2期,293-324(2019).MSC公司:62M20型 62H15型 62J02型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Waegeman}等人,《Data Min.Knowl》。发现。33,编号2,293--324(2019;Zbl 1464.62399) 全文: 内政部 arXiv公司
黄、军;秦凤;郑、肖;郑泽凯;袁志祥;张伟刚;黄清明 通过学习标签特定的特征来改进缺少标签的多标签分类。 (英语) Zbl 1451.68225号 信息科学。 492, 124-146 (2019).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Huang}等人,《信息科学》。492124-146(2019年;Zbl 1451.68225) 全文: 内政部
马江红;汤米·W·S·周。 标签特定特征选择和两级标签恢复,用于标签缺失的多标签分类。 (英语) Zbl 1434.68431号 神经网络。 118, 110-126 (2019).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Ma}和\textit{T.W.S.Chow},神经网络。118、110-126(2019年;Zbl 1434.68431) 全文: 内政部
张雪莹;李瑞贤;张波;杨云翔;郭靖;季、香 一种基于实例的不平衡处理方法学习推荐算法。 (英语) Zbl 1428.68268号 申请。数学。计算。 351, 204-218 (2019).MSC公司:68T05型 62G07年 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Zhang}等人,应用。数学。计算。351204--218(2019年;Zbl 1428.68268) 全文: 内政部
吕晨光;王培庄 Zadeh隶属函数对似然法、语义交流和统计学习的重要性。 (中文。英文摘要) Zbl 1463.62293号 模糊系统。数学。 33,第2号,56-69(2019).MSC公司:62M86型 62B10型 62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Lu}和\textit{P.Wang},模糊系统。数学。33,编号2,56-69(2019;Zbl 1463.62293)
罗希特·巴巴尔;伯恩哈德·舍尔科夫 数据稀缺性、健壮性和极端多标签分类。 (英语) Zbl 1493.68291号 机器。学习。 108,编号8-9,1329-1351(2019).MSC公司:68T05型 62H30型 68T09号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Babbar}和\textit{B.Schölkopf},马赫。学习。108,编号8--9,1329--1351(2019;Zbl 1493.68291) 全文: 内政部
朱红敏;黄宽浩;林宣天 成本敏感的在线多标签分类的动态主投影。 (英语) Zbl 1493.62378号 机器。学习。 108,编号8-9,1193-1230(2019).MSC公司:62H30型 62H25个 68T05型 68周27 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-M.Chu}等人,马赫。学习。108,编号8--9,1193--1230(2019;Zbl 1493.62378) 全文: 内政部 arXiv公司
黄,明;庄福珍;张,肖;敖、香;牛、郑宇;张敏玲;何青 多标签分类的监督表示学习。 (英语) Zbl 1491.68157号 机器。学习。 108,第5期,747-763(2019).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Huang}等人,马赫。学习。108,第5号,747--763(2019;Zbl 1491.68157) 全文: 内政部
Lodewijk品牌;杨雪;刘凯;萨阿德·埃尔贝莱迪;王华;张浩 学习稳健的多标签样本特定距离以识别HIV-1耐药性。 (英语) Zbl 1412.92145号 Cowen,Lenore J.(编辑),《计算分子生物学研究》。第23届国际年会,RECOMB 2019,美国华盛顿特区,2019年5月5日至8日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。11467, 51-67 (2019).MSC公司:92 C50 第62页第10页 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Brand}等人,Lect。注释计算。科学。11467、51-67(2019年;Zbl 1412.92145) 全文: 内政部
康斯坦丁·斯林;佩塔·米林;哈拉尔德·巴扬 语言理解是一个多标签分类问题。 (英语) Zbl 07778338号 内尔统计局。 72,第3号,339-353(2018).MSC公司:62Gxx公司 68泰克 62Fxx公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Sering}等人,Stat.Neerl。72,第3号,339--353(2018;Zbl 07778338) 全文: 内政部
刘毅;罗、余;朱有文;刘,杨;李兴新 通过额外的同态加密,确保云中的多标签数据分类安全。 (英语) Zbl 1441.68209号 信息科学。 468, 89-102 (2018).MSC公司:68T05型 62H30型 第68页第25页 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Liu}等人,《信息科学》。468,89-102(2018年;兹比尔1441.68209) 全文: 内政部
Willian P.阿莫林。;亚历山大·法尔科。;乔昂·P·爸爸。 通过最优路径森林进行多标签半监督分类。 (英语) Zbl 1441.68202号 信息科学。 465, 86-104 (2018).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.P.Amorim}等人,《信息科学》。465,86-104(2018;Zbl 1441.68202) 全文: 内政部 链接
程翔;肖宣;周国晨 pLoc_bal-mGneg:通过准平衡训练数据集和通用PseAAC预测革兰氏阴性细菌蛋白质的亚细胞定位。 (英语) Zbl 1406.92173号 J.西奥。生物。 458, 92-102 (2018).MSC公司:92C40型 92立方37 第62页第10页 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Cheng}等人,J.Theor。生物学458,92-102(2018;Zbl 1406.92173) 全文: 内政部
苏菲·伯克哈特;斯特凡·克莱默 用于文本分类的联机多标签依赖主题模型。 (英语) Zbl 1458.68159号 机器。学习。 107,第5号,859-886(2018).MSC公司:68T05型 62H30型 68单位15 68周27 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Burkhardt}和\textit{S.Kramer},马赫。学习。107,第5号,859--886(2018;Zbl 1458.68159) 全文: 内政部
阿比兰·库马尔·辛格;Chandra Sekhar,C。 基于两阶段条件随机场模型的多标签分类框架。 (英语) Zbl 1498.68265号 Shankar,B.Uma(编辑)等人,《模式识别和机器智能》。2017年12月5-8日在印度加尔各答举行的2017年PReMI第七届国际会议。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10597, 69-76 (2017).MSC公司:68T05型 62H30型 62M40型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.K.Singh}和\textit{C.Chandra Sekhar},莱克托。注释计算。科学。10597,69-76(2017年;兹bl 1498.68265) 全文: 内政部
阿里特拉·戈什;塞哈尔·钱德拉 半监督多标签学习中的标签相关传播。 (英语) Zbl 1498.68236号 Shankar,B.Uma(编辑)等人,《模式识别和机器智能》。2017年12月5-8日在印度加尔各答举行的2017年PReMI第七届国际会议。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10597, 52-60 (2017).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Ghosh}和\textit{C.C.Sekhar},莱克特。注释计算。科学。10597,52-60(2017;Zbl 1498.68236) 全文: 内政部
巴耶尔·萨杜汗;C.A.穆尔西。 通过基于最小生成树的子集选择和特征提取实现多标签学习。 (英语) Zbl 1454.68130号 Mouhoub,Malek(编辑)等人,《人工智能进展》。2017年5月16日至19日在加拿大阿联酋埃德蒙顿举行的第30届加拿大人工智能会议。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10233, 90-96 (2017).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Sadhukhan}和\textit{C.A.Murthy},莱克特。注释计算。科学。10233、90-96(2017年;Zbl 1454.68130) 全文: 内政部
王俊辉;沈晓彤;孙毅文;Qu,Annie(安妮·屈) 使用现有和新标签进行自动标记。 (英语) Zbl 1506.62333号 生物特征 104,第2期,273-290(2017).MSC公司:62H30型 68吨10 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Wang}等人,Biometrika 104,No.2,273--290(2017;Zbl 1506.62333) 全文: 内政部
冯、寿;傅平;郑文斌 一种用于基因功能预测的分层多标签分类算法。 (英语) 兹比尔1461.62188 算法(巴塞尔) 10,第4号,第138号论文,第14页(2017年).MSC公司:第62页第10页 62H30型 92D10型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Feng}等人,《算法(巴塞尔)》10,第4期,论文编号138,14页(2017;Zbl 1461.62188) 全文: 内政部
刘伟伟;Ivor W.曾。;穆勒,克劳斯·罗伯特 一种针对多个类和多个标签的轻松易学的学习模式。 (英语) Zbl 1441.62170号 J.马赫。学习。物件。 18(2017-2018),第94号论文,38页(2017).MSC公司:62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Liu}等人,J.Mach。学习。第18号决议,第94号论文,38页(2017年;Zbl 1441.62170) 全文: 链接
黄宽浩;林宣天 用于多标签分类的成本敏感标签嵌入。 (英语) Zbl 1440.62245号 机器。学习。 106,编号9-10,1725-1746(2017).MSC公司:62H30型 62立方厘米25 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.-H.Huang}和\textit{H.-T.Lin},马赫。学习。106,编号9--10,1725--1746(2017;Zbl 1440.62245) 全文: 内政部 arXiv公司
宣俊宇;鲁杰;张广全;徐,理查德·易达;罗向峰 多标签学习的贝叶斯非参数模型。 (英语) Zbl 1434.68477号 机器。学习。 106,第11期,1787-1815(2017).MSC公司:68T05型 2015年1月62日 62G05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Xuan}等人,马赫。学习。106,第11号,1787--1815(2017;Zbl 1434.68477) 全文: 内政部
亚尼斯·帕帕尼科劳;詹姆斯·R·福兹。;蒂莫西·鲁宾。;格里戈里奥斯·祖马卡斯 稀疏样本的密度分布:LDA的改进Gibbs采样参数估计。 (英语) Zbl 1434.68443号 J.马赫。学习。物件。 18(2017-2018),第62号论文,58页(2017).MSC公司:68T05型 2015年1月62日 62H30型 68单位15 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Papanikolaou}等人,J.Mach。学习。第18号决议,第62号论文,58页(2017年;Zbl 1434.68443) 全文: arXiv公司 链接
吴宇平;林宣天 成本敏感型多标签分类的渐进随机标签集。 (英语) Zbl 1454.62203号 机器。学习。 106,第5期,671-694(2017).MSC公司:62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.-P.Wu}和\textit{H.-T.Lin},马赫。学习。106,第5号,671--694(2017;Zbl 1454.62203) 全文: 内政部
郭嵩;姚建峰;周鹏 基于聚类树的多标签文本分类算法研究。 (中文。英文摘要) Zbl 1374.68381号 J.信阳规范。大学,自然科学。 30,第1期,140-145(2017).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Guo}等,J.信阳常模。大学,自然科学。30,第1号,140--145(2017;Zbl 1374.68381) 全文: 内政部
德纳·梅纳;埃琳娜·蒙塔涅斯;若泽·拉蒙·奎韦多;胡安·何塞·德尔科兹 用于\(\mathrm{A}^*\)在概率分类器链中进行推理的一组可容许启发式算法。 (英语) Zbl 1412.68189号 机器。学习。 106,第1期,143-169(2017).MSC公司:68T05型 62H30型 68T20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Mena}等人,马赫。学习。106,第1号,143--169(2017;Zbl 1412.68189) 全文: 内政部
袁婷;王俊辉 降阶多标签分类。 (英语) Zbl 1505.62436号 统计计算。 27,第1期,181-191(2017).MSC公司:62-08 62J12型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Yuan}和\textit{J.Wang},统计计算。27,第1号,181--191(2017;Zbl 1505.62436) 全文: 内政部
李华;李德玉;翟燕辉;王素歌;张静 基于粗糙集理论的多标签数据属性约简方法。 (英语) Zbl 1428.68243号 信息科学。 367-368, 827-847 (2016).MSC公司:68T05型 62H30型 68层37 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Li}等人,《信息科学》。367--368827--847(2016;Zbl 1428.68243) 全文: 内政部
陈伟杰;邵元海;李春娜;邓乃阳 MLTSVM:一种新的双支持向量机多标签学习方法。 (英语) Zbl 1394.68277号 模式识别 52, 61-74 (2016).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.-J.Chen}等人,模式识别52,61--74(2016;Zbl 1394.68277) 全文: 内政部
拉胡阿里·古蒂 一种新的基于核的多标签数据集分类算法。 (英语) Zbl 1390.68527号 阿拉伯的。科学杂志。工程师。 41,第3期,759-771(2016).MSC公司:68T05型 62-07 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Ghouti},阿拉伯。科学杂志。工程41,No.3,759--771(2016;Zbl 1390.68527) 全文: 内政部
徐建华 采用随机块坐标下降法的多拉贝尔拉格朗日支持向量机。 (英语) 兹比尔1390.68561 信息科学。 329, 184-205 (2016).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Xu},信息科学。329184-205(2016;Zbl 1390.68561) 全文: 内政部
Spyromitros-Xioufis,Eleftherios公司;格里戈里奥斯·祖马卡斯;威廉·格罗夫斯;约阿尼斯,弗拉哈瓦斯 通过输入空间扩展的多目标回归:将目标视为输入。 (英语) Zbl 1454.68134号 机器。学习。 104,第1期,55-98(2016).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Spyromitros-Xioufis}等人,马赫。学习。104,编号1,55-98(2016;兹bl 1454.68134) 全文: 内政部 arXiv公司
郑慧忠;左万里 基于信息增益和语义特征的多标签社交网络用户个性预测。 (中文。英文摘要) Zbl 1363.91079号 吉林科技大学。 54,第3期,561-568(2016).MSC公司:91天30分 62M20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Zheng}和\textit{W.Zuo},吉林科技大学。54,第3号,561--568(2016;Zbl 1363.91079) 全文: 内政部
读,杰西;彼得·鲁特曼;伯恩哈德普法林格;杰夫·霍尔姆斯 MEKA:WEKA的多标签/多目标扩展。 (英语) Zbl 1360.68708号 J.马赫。学习。物件。 17,第21号论文,第5页(2016年).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Read}等人,J.Mach。学习。第17号决议,第21号论文,第5页(2016年;Zbl 1360.68708) 全文: 链接
拉米雷斯-科罗纳,马利纳利;苏卡尔·L·恩里克;爱德华多·莫拉莱斯。 基于路径评估的层次化多标签分类。 (英语) Zbl 1346.68163号 国际J近似推理 68, 179-193 (2016).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Ramírez Corona}et al.,Int.J.近似推理68179-193(2016;兹bl 1346.68163) 全文: 内政部
格拉多·瓦兰多;比尔扎,康查;佩德罗·拉拉纳加 基于贝叶斯网络的链分类器多标签分类决策函数。 (英语) Zbl 1346.68166号 国际J近似推理 68, 164-178 (2016).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Varando}等人,《国际近似推理》68,164--178(2016;Zbl 1346.68166) 全文: 内政部
读,杰西;卢卡·马蒂诺;巴勃罗·奥尔莫斯。;大卫·卢戈 可扩展的多输出标签预测:从分类器链到分类器网格。 (英语) Zbl 1374.68421号 模式识别 48,第6号,2096-2109(2015).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Read}等人,模式识别48,No.6,2096--2109(2015;Zbl 1374.68421) 全文: 内政部 arXiv公司
高军;黄荣;李汉雄 子域适应学习方法。 (英语) Zbl 1360.68673号 信息科学。 298, 237-256 (2015).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Gao}等人,《信息科学》。298237-256(2015年;Zbl 1360.68673) 全文: 内政部
安德烈亚斯·斯特里奇。;Joachim M.布曼。 多标签数据估计量的渐近分析。 (英语) Zbl 1359.62263号 机器。学习。 99,第3期,373-409(2015).MSC公司:62H30型 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.P.斯特里奇}和\textit{J.M.布曼},马赫。学习。99,第3号,373--409(2015;Zbl 1359.62263) 全文: 内政部
徐建华 带零标签的多标签核向量机。 (英语) Zbl 1339.68232号 模式识别 47,第7期,2542-2557(2014).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Xu},模式识别47,第7期,2542-2557(2014;Zbl 1339.68232) 全文: 内政部
读,杰西;卢卡·马蒂诺;大卫·卢戈 使用分类器链进行多维学习的高效蒙特卡罗方法。 (英语) Zbl 1326.68251号 模式识别 47,第3期,1535-1546(2014).MSC公司:68吨10 62H30型 65二氧化碳 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Read}等人,模式识别47,No.3,1535--1546(2014;Zbl 1326.68251) 全文: 内政部 arXiv公司 链接
威廉·韦格曼;克日什托夫·登布奇恩斯基;阿卡迪乌斯·贾奇尼克;程伟伟;埃克·Hüllermier 关于F-测度极大值的Bayes-最优性。 (英语) Zbl 1311.62011年 J.马赫。学习。物件。 15, 3513-3568 (2014).MSC公司:62C10个 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Waegeman}等人,J.Mach。学习。第15号决议,3513-3568(2014;Zbl 1311.62011) 全文: arXiv公司 链接
格拉多·瓦兰多;比尔扎,康查;佩德罗·拉拉纳加 基于贝叶斯网络的二进制相关和链式分类器在多标签分类中的表达能力。 (英语) Zbl 1443.62189号 van der Gaag,Linda C.(编辑)等,概率图形模型。第七届欧洲研讨会,2014年PGM,荷兰乌得勒支,2014年9月17日至19日。诉讼程序。柏林:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。8754, 519-534 (2014).MSC公司:62H30型 62H22个 68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Varando}等人,Lect。注释计算。科学。8754、519--534(2014;Zbl 1443.62189) 全文: 内政部 链接
于莹;维托尔德·佩德里茨;苗多倩 基于邻域粗糙集的多标签分类用于图像自动标注。 (英语) Zbl 1316.68122号 国际J近似推理 54,第9期,1373-1387(2013).MSC公司:68T05型 62H30型 68吨10 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Yu}et al.,Int.J.近似推理54,第9期,第1373-1387页(2013年;Zbl 1316.68122) 全文: 内政部
克劳迪娅·纽文胡斯;特普,伊诺;丹尼尔·克莱默斯 Potts模型的离散和连续多标签优化方法的调查和比较。 (英语) Zbl 1304.68178号 国际期刊计算。视觉。 104,第3期,223-240(2013).MSC公司:68T45型 62M40型 68吨10 68单位10 94A08型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Nieuwenhuis}等人,《国际计算杂志》。视觉。104、3号、223--240(2013;Zbl 1304.68178) 全文: 内政部
高伟;周志华 关于多标签学习的一致性。 (英语) Zbl 1284.68496号 Artif公司。智力。 199-200, 22-44 (2013).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Gao}和\textit{Z.-H.Zhou},Artif。智力。199-200、22-44(2013年;Zbl 1284.68496) 全文: 内政部
莉娜·切基纳;Dan Gutfreund;阿利耶·康托洛维奇;利奥尔·罗卡赫;布拉查·夏皮拉 利用标签相关性提高样本复杂性。 (英语) Zbl 1273.68294号 机器。学习。 91,第1号,1-42(2013).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Chekina}等人,马赫。学习。91,第1号,1--42(2013;Zbl 1273.68294) 全文: 内政部
Sapozhnikov,德语;亚历山大·乌兰诺夫 从数据集群中提取层次结构以实现更好的分类。 (英语) Zbl 1461.68197号 算法(巴塞尔) 5,第4期,506-520(2012).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Sapozhnikov}和\textit{A.Ulanov},《算法(巴塞尔)》第5期,第4期,第506--520页(2012;Zbl 1461.68197) 全文: 内政部
周天一;陶大成;吴新东 蒸馏标签集上的压缩标签用于多标签学习。 (英语) Zbl 1243.68259号 机器。学习。 88,编号1-2,69-126(2012).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Zhou}等人,马赫。学习。88,编号1--2,69-126(2012;Zbl 1243.68259) 全文: 内政部
克日什托夫·登布奇恩斯基;威廉·韦格曼;程伟伟;埃克·Hüllermier 多标签分类中的标签依赖和损失最小化。 (英语) Zbl 1243.68237号 机器。学习。 88,编号1-2,5-45(2012).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Dembczyáski}等人,马赫。学习。88,编号1--2,5--45(2012;Zbl 1243.68237) 全文: 内政部
托马斯·卡季达诺维奇;普尔泽米斯·瓦·卡齐恩科 基于Boosting的顺序输出预测。 (英语) 兹比尔1251.68180 新一代计算。 第3期第29页,第293-307页(2011年).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kajdanowicz}和\textit{P.Kazienko},新一代计算。29,第3号,293--307(2011;Zbl 1251.68180) 全文: 内政部
普拉班·库马尔·博米克;帕比特拉·米特拉;阿努帕姆·巴苏 我们同意吗?测量新闻句子情感注释中人类判断的一致性。 (英语) 兹比尔1230.62147 赛博。系统。 41,第7期,469-488(2010).MSC公司:第62页第15页 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.K.Bhowmick}等人,Cybern。系统。41,第7号,469--488(2010;Zbl 1230.62147) 全文: 内政部
胡安·何塞·德尔·科兹;乔治·Díez;安东尼奥·巴哈蒙德 学习非确定性分类器。 (英语) Zbl 1235.68144号 J.马赫。学习。物件。 10, 2273-2293 (2009).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.J.Del Coz}等人,J.Mach。学习。第10号决议,2273--2293(2009年;Zbl 1235.68144) 全文: 链接
文斯,塞琳;简·斯特鲁伊夫;Leander Schietgat公司;萨索·季埃洛斯基;亨德里克·布洛克 分层多标签分类的决策树。 (英语) Zbl 1470.62098号 机器。学习。 73,编号2185-214(2008).MSC公司:62H30型 第62页第10页 92D10型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Vens}等人,马赫。学习。73,第2号,185--214(2008;Zbl 1470.62098) 全文: 内政部
约翰内斯·范克兰兹;埃克·Hüllermier;埃内尔多·洛扎·门西娅;克劳斯·布林克 通过校准标签排名进行多标签分类。 (英语) Zbl 1470.68108号 机器。学习。 73,第2期,133-153(2008).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Fürnkranz}等人,马赫。学习。73,编号2,133--153(2008;Zbl 1470.68108) 全文: 内政部