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通过理论上保证的切比雪夫约束生成无偏伪标签 以统一半监督分类和回归
提出一种基于 Chebyshev 不等式的理论约束的无偏标签生成方法,通过多个预测结果的结合生成高质量的伪标签,用于半监督分类和回归任务。在多个数据集上的表现优于现有方法。
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8 months ago
机器学习中识别和纠正标签偏差
本文提出了一种数学公式来证明数据集中的偏见对分类器的影响,通过无需改变标签来重新计算数据点的值,从而得到一个无偏分类器,这种方法可以在各种机器学习算法中使用,并实现了公平分类的目标。
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5 years ago
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