Zobrazeno 1 - 10
of 60
pro vyhledávání: '"Prudêncio, Ricardo B. C."'
Autor:
Ferreira-Junior, Manuel, Reinaldo, Jessica T. S., Filho, Telmo M. Silva, Neto, Eufrasio A. Lima, Prudencio, Ricardo B. C.
Item response theory aims to estimate respondent's latent skills from their responses in tests composed of items with different levels of difficulty. Several models of item response theory have been proposed for different types of tasks, such as bina
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.17731
Autor:
Cardoso, Lucas F. F., Ribeiro, José de S., Santos, Vitor C. A., Silva, Raíssa L., Mota, Marcelle P., Prudêncio, Ricardo B. C., Alves, Ronnie C. O.
Intelligent systems that use Machine Learning classification algorithms are increasingly common in everyday society. However, many systems use black-box models that do not have characteristics that allow for self-explanation of their predictions. Thi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.01638
Label noise detection has been widely studied in Machine Learning because of its importance in improving training data quality. Satisfactory noise detection has been achieved by adopting ensembles of classifiers. In this approach, an instance is assi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.01617
Autor:
Cardoso, Lucas F. F., Santos, Vitor C. A., Francês, Regiane S. Kawasaki, Prudêncio, Ricardo B. C., Alves, Ronnie C. O.
The experiments covered by Machine Learning (ML) must consider two important aspects to assess the performance of a model: datasets and algorithms. Robust benchmarks are needed to evaluate the best classifiers. For this, one can adopt gold standard b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.07451
Autor:
Cardoso, Lucas F. F., Santos, Vitor C. A., Francês, Regiane S. K., Prudêncio, Ricardo B. C., Alves, Ronnie C. O.
Publikováno v:
BRACIS 2020
Despite the availability of benchmark machine learning (ML) repositories (e.g., UCI, OpenML), there is no standard evaluation strategy yet capable of pointing out which is the best set of datasets to serve as gold standard to test different ML algori
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.14870
Publikováno v:
AISTATS 2019
Item Response Theory (IRT) aims to assess latent abilities of respondents based on the correctness of their answers in aptitude test items with different difficulty levels. In this paper, we propose the $\beta^3$-IRT model, which models continuous re
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.04016
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.
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.