Learning kernel logistic regression in the presence of class label noise
The classical machinery of supervised learning machines relies on a correct set of training labels. Unfortunately, there is no guarantee that all of the labels are correct. Labelling errors are increasingly noticeable in today's classification tasks, as the scale and difficulty of these tasks i...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Jakramate Bootkrajang, Ata Kabán |
---|---|
التنسيق: | دورية |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84904348097&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/53422 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Learning kernel logistic regression in the presence of class label noise
بواسطة: Jakramate Bootkrajang, وآخرون
منشور في: (2018) -
A generalised label noise model for classification in the presence of annotation errors
بواسطة: Jakramate Bootkrajang
منشور في: (2018) -
A generalised label noise model for classification
بواسطة: Jakramate Bootkrajang
منشور في: (2018) -
A generalised label noise model for classification
بواسطة: Jakramate Bootkrajang
منشور في: (2018) -
Towards instance-dependent label noise-tolerant classification: a probabilistic approach
بواسطة: Jakramate Bootkrajang, وآخرون
منشور في: (2018)