supervised learning algorithms | BriefGPT

关键词supervised learning algorithms

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乡村地形与电力输电系统的 3D 点云数据集 TS40K
我们提出了 TS40K，这是一个包含了超过 4 万千米欧洲农村地区电力传输系统的 3D 点云数据集，用于研究监督学习算法在 3D 场景理解中的性能和关键挑战，如 3D 语义分割和 3D 目标检测的综合分析。
PDFa month ago
经典算法是公平学习者：对自然天气和野火发生的分类分析
经过评估，本文旨在展示经典的机器学习算法（如决策树、Boosting、支持向量机、k 最近邻算法和浅层人工神经网络）在处理稀疏数据的分类任务中的效果，并观察数据噪声增加时对这些算法的影响，以及不同参数对分类准确性的提升。研究表明，即使在有限
PDF10 months ago
二元性原则与可生物学学习：连接表示定理与赫布学习
使用相似性匹配的规范方法，我们探索了监督学习算法，并阐明了神经架构的出现和加性与乘性更新规则，并展示了代表定理在推动我们对神经计算的理解中的关键作用。
PDFa year ago
基于系统的 DL 市区行驶走廊探测器自动地面实况生成方法
本文提出一种自动标注的方法，用于驾驶车道的语义分割并优化数据循环以不断改进感知模块，从而减少传统标注方法的手动成本，并解决数据驱动感知领域的关键问题之一。
PDF2 years ago
CVPRMetaSAug: 面向长尾视觉识别的元语义增强
本文提出一种基于 ISDA 算法的新方法，通过元学习自动学习转换的语义方向来扩充极少数的分类数据样本，以达到解决单纯平衡训练集情况下典型有监督学习算法表现下降问题的目的，并在 CIFAR-LT-10 / 100、ImageNet-LT 和
PDF3 years ago
Justicia：一种基于随机 SAT 的公平性形式验证方法
本文介绍了一种名为 Justicia 的随机可满足性 (SSAT) 框架，用于正式验证不同监督学习算法的公平度量指标，针对不同数据分布的多个分类和偏差缓解算法进行验证，并理论上限制了公平度量的有限样本误差。
PDF4 years ago
亚洲宗教有何共同之处？一次无监督文本分析探索
本文试图通过文本挖掘技术，探索亚洲和非亚洲的宗教经典之间的相似性，并使用监督学习算法，测量其正确预测各种经文的准确性。利用欧几里得、曼哈顿、Jaccard 和 Cosine 等相似性度量方法以及基于文档单词出现频率和规范化文档单词出现频率等
PDF5 years ago
CVPR通过正则化评估注释者混淆来从嘈杂的标签中学习
本文研究了如何解决多个注释器提供的有噪声的标签的问题，提出了一种同时学习个体注释器模型和真实标签分布的方法，并通过正则化项促进收敛于真实注释器混淆矩阵的方法，在图像分类任务上实验结果表明，该方法能够估计注释器的技能并表现出良好的性能。
PDF5 years ago
基于互信息的泛化误差界限的紧缩
利用信息论推导出监督学习算法的泛化误差的信息熵上界，能够更全面地考虑损失函数的条件，并且在应用于嘈杂和迭代算法时能够给出比现有结果更紧密的泛化误差表征。
PDF5 years ago
基于监督学习的最优功率流实时代理
通过设计和比较不同的监督学习算法来计算 ACOPF 的成本，我们提出了一种快速计算 OPF 成本的方法，能够在多重时间协调框架中预测短期决策结果，从而避免了实际模拟和优化的需要，并且在保证均值误差小于 1% 的情况下，运行时间比精确计算低几
PDF8 years ago
应用监督学习算法和新的特征选择方法预测冠状动脉疾病
本文利用 DNA 位点级别上所采集的单核苷酸多态性（SNPs）数据，从数据科学的视角探讨了冠状动脉疾病的预测。研究中介绍了两种常用的监督学习算法和二维降维技术，分别进行了误差比较分析，结果表明新方法随机森林预测模型的准确率和 ROC 曲线的
PDF10 years ago
KDD地理定位挖掘：挖掘在线基于位置的服务以实现最佳零售店铺定位
本文探究了基于地理和用户移动性的机器学习特征在商业成功中的预测能力，并通过采集自 Foursquare 的数据集在纽约城市中研究了不同商业连锁店的普及程度，揭示了商业的成功与多个因素有关。
PDF11 years ago