exploratory analysis | BriefGPT

关键词exploratory analysis

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基于 NMF 的移动眼动数据分析
利用非负矩阵分解（NMF）方法结合移动眼动跟踪数据的可视化技术，实现了对扫描路径的描述，并识别感兴趣区域，为多个眼动跟踪记录提供探索性分析。
PDF3 months ago
异常成分分析
利用数据深度作为评分的一种新的统计工具，名为异常分量分析 (ACA)，用于探索性分析异常观测。ACA 不仅可以更好地区分异常群组，而且还能为异常提供可解释性的线性低维数据表示。在比较模拟和真实数据研究中，ACA 相对于现有文献中的方法在异常
PDF6 months ago
ManiTweet：社交媒体新闻操纵识别的新基准
该论文提出了一个在社交媒体上识别新闻信息操纵的新任务，介绍了他们的数据收集方案和数据集 “ManiTweet”，并发现这是一项具有挑战性的任务，基于大型语言模型的表现仍然不尽完美。他们提出的简单且有效的基本模型在 ManiTweet 数据集
PDFa year ago
KDDWasserstein t-SNE
本文介绍了一种使用 Wasserstein 距离度量内部分布形状的探索性层次数据集分析方法，并使用 t-SNE 构建了两维嵌入空间，以揭示 2017 年德国议会选举数据中分区与投票站之间的有意义结构。
PDF2 years ago
关于公平感知机器学习数据集的调查
本文概述了应用于公平感知机器学习中的真实世界数据集，并使用贝叶斯网络分析数据特征之间的关系，进一步进行了探索性分析。
PDF3 years ago
方向统计学的最新进展
该论文对于在黎曼流形中处理方向性数据的方法进行了综述，从探索性分析、分布模型、推断方法、假设检验、回归、非参数曲线估计、降维、分类和聚类等多个方面进行了介绍，并概述了目前可用的分析方向数据的软件及未来发展的潜力。
PDF4 years ago
通过输入不确定性理解深度神经网络
利用轻量级概率网络，将预测不确定性纳入灵敏度分析以及通过不确定性分解的新方法进行模型解释，最终提高了模型的鲁棒性和推广能力，并从输入域的不确定性解释预测不确定性，从而提供了验证和解释深度学习模型的新方法。
PDF6 years ago
KDD球场学习：从粗略的组间比较中估算标签
利用约束比例而非标注样本估算标签的研究，对应用真实环境、情感分析和探索性分析二者进行了强力演示。
PDF8 years ago
利用信息控制偏差：数据探索过拟合的程度如何？
提出了一种基于信息使用的方法来量化和限制任意探索性分析的偏差和其他误差指标，在此基础上分析和评估了过滤、排名选择和聚类等特定探索性分析方式的偏差。同时，该方法引出了随机化技术，可以证明减少了探索偏差同时保留了数据分析效用，从而帮助解决科学中
PDF9 years ago
KDD高度异质性文档集的探索性分析
使用智能标记、基于机器学习和自然语言处理的 unsupervised 和 supervised 的标记策略，以及强大的 faceted 浏览框架，为高度异构文档集合提供了一种有效的多方面系统，其中重要的标记策略之一是 KERA 算法，如果让
PDF11 years ago