Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Mortier, Thomas"'
Multi-class classification methods that produce sets of probabilistic classifiers, such as ensemble learning methods, are able to model aleatoric and epistemic uncertainty. Aleatoric uncertainty is then typically quantified via the Bayes error, and e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.10082
Set-valued prediction is a well-known concept in multi-class classification. When a classifier is uncertain about the class label for a test instance, it can predict a set of classes instead of a single class. In this paper, we focus on hierarchical
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.06676
In cases of uncertainty, a multi-class classifier preferably returns a set of candidate classes instead of predicting a single class label with little guarantee. More precisely, the classifier should strive for an optimal balance between the correctn
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.08129
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Computational and Structural Biotechnology Journal 2021 19:6157-6168
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
BNAIC/BENELEARN 2019 : proceedings of the reference AI & ML conference for Belgium, Netherlands & Luxemburg
BNAIC/BENELEARN 2019 : proceedings of the reference AI & ML conference for Belgium, Netherlands & Luxemburg
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::513aa561ac2c2656fe515383fa55b8e6
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85075062692&partnerID=MN8TOARS
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85075062692&partnerID=MN8TOARS
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.