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【2h】

A Robust Ensemble Approach to Learn From Positive and Unlabeled Data Using SVM Base Models

机译：使用sVm基础模型学习正数和未标记数据的稳健集合方法

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Marc Claesena; Frank De Smetb; Johan A. K. Suykensa; Bart De Moora;
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年度 2016
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1. A robust ensemble approach to learn from positive and unlabeled data using SVM base models [J] . Claesen Marc, De Smet Frank, Suykens Johan A. K., Neurocomputing . 2015,第jula21期

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2. Customizing SVM as a base learner with AdaBoost ensemble to learn from multi-class problems: A hybrid approach AdaBoost-MSVM [J] . Mehmood Zafar, Asghar Sohail Knowledge-Based Systems . 2021,第Apra6期

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3. Recurring Drift Detection and Model Selection-Based Ensemble Classification for Data Streams with Unlabeled Data [J] . Peipei Li, Man Wu, Junhong He, New Generation Computing . 2021,第2期

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5. Extraction, Characterization and Modeling of Network Data Features - A Compressive Sensing and Robust PCA based Approach [D] . Bandara, Vidarshana W. 2015

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6. Positive-unlabeled ensemble learning for kinase substrate prediction from dynamic phosphoproteomics data [O] . Pengyi Yang, Sean J. Humphrey, David E. James, -1

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