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玛丽亚娜·卡拉万提·德·苏扎;布鲁诺·马加莱斯·诺盖拉;拉斐尔·杰拉尔德利·罗西;里卡多·马可德斯·马卡西尼;多斯桑托斯、布鲁切·内维斯;索兰·奥利维拉·雷泽德 一种基于网络的正面无标记学习方法,用于虚假新闻检测。 (英语) Zbl 07624281号 机器。学习。 111,第10号,3549-3592(2022)。MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.C.de Souza}等人,马赫。学习。111,编号10,3549-3592(2022;Zbl 07624281) 全文: 内政部
卡内瓦利,朱利奥·塞萨尔;拉斐尔·杰拉尔德利·罗西;埃文格洛斯·米利奥斯;阿尔内乌·德·安德拉德·洛佩斯 一种基于图形的积极和无标记学习方法。 (英语) Zbl 07786221号 信息科学。 580, 655-672 (2021)。MSC公司:68T05型 68单位15 68兰特 05C85号 62小时30分 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.C.Carnevali}等人,《信息科学》。580655-672(2021;Zbl 07786221) 全文: 内政部
权永昌;金,Wonyoung;杉山正树;白明熙 基于加权积分概率度量的正标记学习原理分析分类器。 (英语) 兹比尔1494.68218 机器。学习。 109,第3期,513-532(2020年)。MSC公司:68T05型 62小时30分 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Kwon}等人,马赫。学习。109,第3号,513--532(2020;Zbl 1494.68218) 全文: 内政部 arXiv公司
鲍、韩;酒井朋也;Issei佐藤;杉山正树 从正包和未标记包中学习多实例的凸公式。 (英语) Zbl 1434.68393号 神经网络。 105, 132-141 (2018)。MSC公司:68T05型 62小时30分 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Bao}等人,神经网络。105、132--141(2018;Zbl 1434.68393) 全文: 内政部 arXiv公司
酒井朋也;牛、刚;杉山正树 基于正标记学习的半监督AUC优化。 (英语) Zbl 1458.68178号 机器。学习。 107,第4期,767-794(2018); 更正同上107,No.4,795(2018)。MSC公司:68T05型 62小时30分 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Sakai}等人,马赫。学习。107,第4号,767--794(2018;Zbl 1458.68178) 全文: 内政部 arXiv公司
马提努斯·C·杜普莱西斯。;牛、刚;杉山正树 从正面和未标记数据中学习的类前验估计。 (英语) Zbl 1412.68181号 机器。学习。 106,第4期,463-492(2017)。MSC公司:68T05型 62小时30分 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.C.du Plessis}等人,马赫。学习。106,第4号,463--492(2017;Zbl 1412.68181) 全文: 内政部 arXiv公司
姚利民;唐杰;李娟子 支持向量机的整条求解路径,用于正分类和无标记分类。 (英语) Zbl 1212.68167号 清华科学。Technol公司。 14,第2期,242-251(2009)。MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Yao}等人,清华科学。Technol公司。14,第2号,242--251(2009;Zbl 1212.68167) 全文: 内政部