Zobrazeno 1 - 10 of 49 pro vyhledávání: '"Mavroeidis D"'
1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
3
A sequential sampling framework for spectral κ-means based on efficient bootstrap accuracy estimations: Application to distributed clustering
Autor: Mavroeidis, D. Magdalinos, P.
The scalability of learning algorithms has always been a central concern for data mining researchers, and nowadays, with the rapid increase in data storage capacities and availability, its importance has increased. To this end, sampling has been stud
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2127::e4dce8668b4454c7954fe0b09c8e65f0
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3028126
Zobrazit plný text záznamu
4
PCA, Eigenvector Localization and Clustering for Side-Channel Attacks on Cryptographic Hardware Devices
Autor: Mavroeidis, D., Batina, L., Laarhoven, T.M. van, Marchiori, E., Flach, P., Bie, T., Cristianini, N.
Publikováno v: Lecture Notes in Computer Science ; 7523, 253-268. Berlin : Springer
STARTPAGE=253;ENDPAGE=268;TITLE=Lecture Notes in Computer Science ; 7523
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases ISBN: 9783642334597
ECML/PKDD (1)
Flach, P.; Bie, T.; Cristianini, N. (ed.), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, pp. 253-268
Spectral methods, ranging from traditional Principal Components Analysis to modern Laplacian matrix factorization, have proven to be a valuable tool for a wide range of diverse data mining applications. Commonly these methods are stated as optimizati
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a7868f82e2ef38a321e2958d4b5e93b6
https://hdl.handle.net/2066/103603
Zobrazit plný text záznamu
5
A Novel Stability Based Feature Selection Framework for k-means Clustering
Autor: Mavroeidis, D., Marchiori, E., Gunopulos, D., Hofmann, T., Malerba, D., Vazirgiannis, M.
Publikováno v: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases ISBN: 9783642237829
ECML/PKDD (2)
Gunopulos, D.; Hofmann, T.; Malerba, D. (ed.), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, pp. 421-436
Lecture Notes in Computer Science ; 6912, 421-436. Berlin : Springer
STARTPAGE=421;ENDPAGE=436;TITLE=Lecture Notes in Computer Science ; 6912
Stability of a learning algorithm with respect to small input perturbations is an important property, as it implies the derived models to be robust with respect to the presence of noisy features and/or data sample fluctuations. In this paper we explo
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0356367723c8d59cb27e439d758cee0b
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23783-6_27
Zobrazit plný text záznamu
6
Mind the Eigen-Gap, or How to Accelerate Semi-Supervised Spectral Learning Algorithms
Autor: Mavroeidis, D., Walsh, T.
Publikováno v: Walsh, T. (ed.), IJCAI 2011, Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2692-2697
Walsh, T. (ed.), IJCAI 2011, Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2692-2697. S.l. : s.n.
STARTPAGE=2692;ENDPAGE=2697;TITLE=Walsh, T. (ed.), IJCAI 2011, Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence
Contains fulltext : 92074.pdf (Publisher’s version ) (Open Access) IJCAI/AAAI 2011 : 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, Barcelona, Catalonia, Spain, July 16-22, 2011, 16 juli 2011
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::42a91c4788cca8385a549a227ee10dae
https://hdl.handle.net/2066/92074
Zobrazit plný text záznamu
7
Genomic signatures for metagenomic data analysis: Exploiting the reverse complementarity of tetranucleotides
Autor: Gori, F., Mavroeidis, D., Jetten, M.S.M., Marchiori, E., Chen, L.
Publikováno v: Chen, L. (ed.), 2011 IEEE International Conference on Systems Biology (ISB) Zhuhai, China, September 2–4, 2011, 149-154. Red Hook : IEEE
STARTPAGE=149;ENDPAGE=154;TITLE=Chen, L. (ed.), 2011 IEEE International Conference on Systems Biology (ISB) Zhuhai, China, September 2–4, 2011
Chen, L. (ed.), 2011 IEEE International Conference on Systems Biology (ISB) Zhuhai, China, September 2–4, 2011, pp. 149-154
Metagenomics studies microbial communities by analyzing their genomic content directly sequenced from the environment. To this aim metagenomic datasets, consisting of many short DNA or RNA fragments, are computationally analyzed using statistical and
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::39ff118ea70ae353d8b79c9db094b715
https://hdl.handle.net/2066/91858
Zobrazit plný text záznamu
8
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
9
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje