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ICML
深度最近邻实现的超范围检测
本文研究使用非参数最近邻距离方法进行开放世界中一类重要任务：Out-of-distribution 检测，不同于先前的研究，该方法不施加任何分布假设，因此具有更强的灵活性和普适性，在多个基准测试中证明了其有效性，并且相对强基线的 Mahal
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2 years ago
最近邻异常检测方法的统计分析
探究最近邻方法在异常检测中的表现，通过综合模拟实验和理论分析得到最近邻方法相对于其他现有算法的优异性，并针对不同维度数据和异常观测提供有限样本一致性保证和分类误差率公式。
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5 years ago
NIPS
信任分类器与否
提出了一种名为 “信任得分” 的新型得分，它度量了分类器和在测试示例上修改后的最近邻分类器之间的一致性，证明了高（低）信任得分可产生出人意料的高（低）正确分类的精确度，同时优于分类器的置信度得分以及许多其他的基准方法，并且在一定的分布假设下
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6 years ago
NIPS
非参数时间序列分类的潜在源模型
使用近邻法分类时间序列的理论依据是，许多应用场景下实际上原型时间序列相对于我们可以访问的时间序列数量非常少；作者提出了一种基于潜在源模型的分类规则，并在合成数据上验证了加权多数投票与近邻分类的同等正确分类率。通过这种方法，在 Twitter
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11 years ago
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