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Machine Learning in Psychometrics and Psychological Research
Machine Learning in Psychometrics and Psychological Research
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Machine Learning in Psychometrics and Psychological Research

Orrù, Graziella ; Monaro, Merylin ; Conversano, Ciro ; Gemignani, Angelo ; Sartori, Giuseppe

Frontiers in psychology, 2020-01, Vol.10, p.2970-2970 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: Frontiers Media S.A

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2
Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction
Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction
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Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction

Uddin, Shahadat ; Khan, Arif ; Hossain, Md Ekramul ; Moni, Mohammad Ali

BMC medical informatics and decision making, 2019-12, Vol.19 (1), p.281-281, Article 281 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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3
Active learning machine learns to create new quantum experiments
Active learning machine learns to create new quantum experiments
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Active learning machine learns to create new quantum experiments

Melnikov, Alexey A. ; Nautrup, Hendrik Poulsen ; Krenn, Mario ; Dunjko, Vedran ; Tiersch, Markus ; Zeilinger, Anton ; Briegel, Hans J.

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2018-02, Vol.115 (6), p.1221-1226 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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4
Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review
Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review
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Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review

Mosavi, Amir ; Ozturk, Pinar ; Chau, Kwok-wing

Water (Basel), 2018-10, Vol.10 (11), p.1536 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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5
Racial disparities in automated speech recognition
Racial disparities in automated speech recognition
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Racial disparities in automated speech recognition

Koenecke, Allison ; Nam, Andrew ; Lake, Emily ; Nudell, Joe ; Quartey, Minnie ; Mengesha, Zion ; Toups, Connor ; Rickford, John R. ; Jurafsky, Dan ; Goel, Sharad

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2020-04, Vol.117 (14), p.7684-7689 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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6
The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation
The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation
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The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation

Chicco, Davide ; Jurman, Giuseppe

BMC genomics, 2020-01, Vol.21 (1), p.6-6, Article 6 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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7
Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review
Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review
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Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review

Shillan, Duncan ; Sterne, Jonathan A C ; Champneys, Alan ; Gibbison, Ben

Critical care (London, England), 2019-08, Vol.23 (1), p.284-284, Article 284 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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8
Privacy Preserving Machine Learning with Homomorphic Encryption and Federated Learning
Privacy Preserving Machine Learning with Homomorphic Encryption and Federated Learning
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Privacy Preserving Machine Learning with Homomorphic Encryption and Federated Learning

Fang, Haokun ; Qian, Quan

Future internet, 2021-04, Vol.13 (4), p.94 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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9
Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications
Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications
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Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications

Leiner, Tim ; Rueckert, Daniel ; Suinesiaputra, Avan ; Baeßler, Bettina ; Nezafat, Reza ; Išgum, Ivana ; Young, Alistair A

Journal of cardiovascular magnetic resonance, 2019-10, Vol.21 (1), p.61-61, Article 61 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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10
A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction
A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction
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A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction

Yakovyna, Vitaliy ; Shakhovska, Nataliya ; Szpakowska, Aleksandra

Scientific reports, 2024-04, Vol.14 (1), p.9782-9782 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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