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bayes optimal classifier
搜索结果 - 5
正标 - 未标分类的元学习
我们提出了一种元学习方法，用于正负样本未标记分类，从而提高仅使用 PU 数据获得的二元分类器在未知目标任务中的性能。该方法使用包含正向、负向和未标记数据的相关任务，在使用 PU 数据调整模型之后，最小化了测试分类风险。通过使用神经网络将每个
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a month ago
ICML
公平感知插件算法统计保证
插件算法可估计 Bayes Optimal 分类器，同时保证公平性和差分隐私。改进后的协议可同时保证这些要求。
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3 years ago
如何恢复有偏数据：公平约束是否能提高准确性？
考虑机器学习分类器对不同民族、群体的不公平对待问题，本文提出了公正约束的多种方式，以及带有偏见的训练数据对分类器性能的影响，并探讨了如何利用公正约束的 Empirical Risk Minimization 算法来调整分类器以达到公平与精确
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5 years ago
ICML
具有 Karmic、阈值拟凸度量的二元分类
提出了两个关键特性：所谓的 Karmic 属性和阈值准凸性属性，表明 Bayes 最优分类器是正类条件概率的阈值函数，并借此结果通过新颖的阈值估计器提供了一个计算实际的插件分类器，并进一步提供了性能复杂度统计分析。
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6 years ago
ICML
受界实例和标签相关标签噪声的学习
提出了一种学习算法，该算法能够识别和纠正具有上限的实例和标签依赖性标签噪声（BILN），并证明了在某些条件下，学习基于精简实例的分类器将收敛于贝叶斯最优分类器，该算法在合成和真实数据集上进行了实证评估，并证明了其对 BILN 的鲁棒性和有效
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7 years ago
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