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Publikováno v:
Cognitive Research: Principles and Implications
Cognitive Research, Vol 6, Iss 1, Pp 1-13 (2021)
Cognitive Research, Vol 6, Iss 1, Pp 1-13 (2021)
Background It has repeatedly been reported that, when making decisions under uncertainty, groups outperform individuals. Real groups are often replaced by simulated groups: Instead of performing an actual group discussion, individual responses are ag
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a56d38c6331d7d03b178d66daedc5575
http://europepmc.org/articles/PMC7960862
http://europepmc.org/articles/PMC7960862
Additional file 1: Summary statistics and parameter estimates for our experiment. For each group, we report the average accuracy (%-correct responses across 12 trials) for real and simulated groups, regression coefficients a and b (real confidence =
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::79e0f9ed954c5e88782765b40f5ef530
Publikováno v:
In Handbook of the History of Logic 2011 10:651-706
Autor:
Luxburg, Ulrike von
In dieser Dissertation werden statistische Eigenschaften von Lernalgorithmen untersucht. Die Arbeit ist in drei Hauptteile gegliedert. Der erste Teil untersucht die Konvergenz von Spektral-Clustering-Algorithmen auf zufälligen Daten. Wir unterscheid
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c7e69cb2844faa4c46710f8597379479
Autor:
Hein, Matthias1 MH@TUEBINGEN.MPG.DE, Audibert, Jean-Yves2 AUDIBERT@CERTIS.FR, Luxburg, Ulrike von1 ULRIKE.LUXBURG@TUEBINGEN.MPG.DE
Publikováno v:
Journal of Machine Learning Research. 6/1/2007, Vol. 8 Issue 6, p1325-1368. 44p. 1 Diagram, 4 Graphs.
Autor:
Rendsburg, Luca Silvester
Induktive Verzerrung beschreibt die Präferenz für Lösungen, welche ein Algorithmus für maschinelles Lernen hat, bevor er Daten sieht. Sie ist notwendiger Bestandteil für das Ziel des maschinellen Lernens, nämlich von einer Menge an Beispielen a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______707::64e4c64b1ec82014be93d7cd9544275f
https://hdl.handle.net/10900/135988
https://hdl.handle.net/10900/135988
Autor:
Lohaus, Michael
Die Frage des sozial verantwortlichen maschinellen Lernens ist so dringlich wie nie zuvor. Ein ganzer Bereich des maschinellen Lernens hat es sich zur Aufgabe gemacht, die gesellschaftlichen Aspekte automatisierter Entscheidungssysteme zu untersuchen
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______707::f24546dbd77607e5c038e534da346fbf
https://hdl.handle.net/10900/132075
https://hdl.handle.net/10900/132075