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有界随机变量有限样本的无分布假设 p - 值
基于 Pelekis, Ramon 和 Wang 引入的有界随机变量的集中不等式，我们构建了一个有效的 p 值。这项工作的动机是在无分布情境中校准预测算法。在某些区域中，超均匀 p 值比 Hoeffding 和 Bentkus 的替代方案更
PDF4 days ago
增强社交网络广告预测的数据增强比较研究
通过生成模型的数据增强方法，本研究在社交网络广告领域解决了受限数据集及潜在偏差的问题，提升了模型性能，并提供了多个数据增强技术的相对表现对比，以指导从业者选择适合的技术来增强模型性能。
PDFa month ago
保障笑容：使用 Spark ML 预测常规牙科保险覆盖
利用机器学习算法预测医疗保险计划是否覆盖成人常规牙科服务，以提供个人和家庭根据收入和费用选择最适合的保险计划的临床策略。
PDF7 months ago
MM使用财产征集理解公平约束的影响
预测算法通常通过优化某个损失函数来进行训练，并添加正则化函数来对违反约束进行惩罚。我们使用属性提取方法来了解损失函数和正则化函数与给定问题实例的最优决策之间的关系，探究一些常见的满足条件的正则化函数对公平机器学习的影响。我们还从经验上展示了
PDF8 months ago
基于混合抽样方法和基于树的分类器的失衡结直肠癌数据集的存活预测
通过使用临床数据集，该研究论文着重于开发预测结直肠癌患者 1 年、3 年和 5 年生存率的算法，特别关注高度不平衡的 1 年生存率预测任务，使用多种标准平衡技术创建一种方法以提高真阳性率，从而显著提高了少数类结直肠癌患者的死亡预测能力。
PDF8 months ago
基于数据的 5G 预测延迟：基于网络测量的理论和实验分析
本研究旨在利用移动网络运营商可获得的真实网络数据，对 5G 网络中的预测延迟进行彻底分析，并利用机器学习中的贝叶斯学习和图学习技术进行概率回归、异常检测和预测预测框架测试，并使用来自车辆移动、城市交通等场景的数据进行验证，结果为预测算法在实
PDF10 months ago
公平守卫者：在智慧城市中运用基于逻辑的公平规则
本文介绍了一种名为 Fairguard 的 micro-level temporal logic-based 方法，用于提高智能城市政策的公平性，并证明了静态 Fairguard 能够有效减少存在的数据偏差，动态 Fairguard 能够保
PDFa year ago
AAAI预测性布莱克韦尔可达性加速游戏求解：联接遗憾匹配与镜像下降
本文提出了预测 Blackwell 可达性算法的概念，基于在线凸优化的后悔最小化算法，得到了针对多次博弈问题的多种算法，并在 18 个经典的零和博弈模型上的实验中取得了优秀的效果。
PDF4 years ago
AAAI预测两人重复博弈中的计划和行动
该研究提出了一种基于贝叶斯方法的算法模型，以预测人工智能代理在 2 个 2 矩阵博弈中与其合作者的行动，计划和意图，并采用两种预测方法（MAP 和 Aggregation），结果表明该模型预测行动和计划的准确度均达到 88％以上，同时表明
PDF4 years ago
公平度指标：比较分析
该研究利用一个数学框架描述了公平性评估中一些常用的指标，探讨了它们之间的关系，为算法开发者和用户提供指导。
PDF4 years ago
AAAIFairyTED: 一种公平的 TED 演讲数据的评级预测器
本文提出了一种数学框架，应用于 TED 演讲预测的公正性问题，以中性的方式判断公共演讲的质量，同时将因性别和种族等敏感属性而带来的影响保持在公正的范围内。该框架利用因果模型理论和最先进的神经语言模型来构建。实验结果显示，我们的预测是反事实公
PDF4 years ago
KDD面向预测性专利分析与评估的平台
利用机器学习和深度学习技术的预测算法，可以改善发明家、专利评估人员和商业分析师等对专利的理解。
PDF5 years ago
利用时间数据进行推荐
将协作过滤问题视为一元时间序列估计问题：根据用户的先前选票预测下一个选票。我们提出了两类方法来转换数据，使其在利用现成的分类和密度估计工具时能够编码时间顺序，并研究了在几个真实数据集上使用这些方法的效果。我们实现的预测准确性的提高，建议使用
PDF11 years ago