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tabular classification
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为表格先验数据拟合网络缩放的草图和特征选择
给定一种预先训练的 TabPFN 对于表格数据,如何将标注的训练样本进行摘要以便输入模型是最佳的方法?我们对 TabPFN 进行了定购和特征选择方法的初步研究,并注意到它与传统拟合表格模型之间的某些关键差异。
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15 days ago
使用可学习的逐层增强策略调度来改进深度森林
通过引入可学习的分层数据增强策略和中间层输出在检查点集成中的应用,我们提出了一种经过优化的深度森林(Deep Forest)方法。在多种表格分类任务中,我们的方法超越了浅树集成、深度森林、深度神经网络以及 AutoML 竞争对手,建立了新的
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3 months ago
利润是否就足够了?基于表格数据的主动学习的广泛经验研究
该研究综合分析了在 69 个现实世界的标签分类数据集上,使用各种主动学习算法在深度神经网络上的表现,结果表明,基于经典边际采样技术的算法在各种实验设置下都能匹配或超越其他算法,甚至包括当前的最佳算法。
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a year ago
使用预训练语言模型建模表格数据
通过引入预训练语言模型(PTM)和三个处理阶段(MT、MF、CF),提出了一种新的名为 PTab 的框架,以将预训练模型用于建模表格数据,并取得比现有技术更好的分类效果。
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a year ago
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