Institute for Information Technology, National Research Council Canada, Ottawa, Ontario, Canada, K1A 0R6;
机译:评论“关于歧视性诉说”。生成分类器:逻辑回归与朴素贝叶斯的比较
机译:基于最大熵原理的混合生成分类器的半监督学习
机译:学习对示例相关成本敏感的感知器和分段线性分类器
机译:成本敏感学习的判别与生成分类器
机译:学习成本敏感分类器的方法比较。
机译:基于模糊性的主动学习框架可增强区分性和生成性分类器的高光谱图像分类性能
机译:成本敏感学习的判别式与生成式分类器
机译:用于生成任务(DILIGENT)的高级机器学习(ppamL)判别学习的概率编程。