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1
Regularisation of neural networks by enforcing Lipschitz continuity
Regularisation of neural networks by enforcing Lipschitz continuity
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Regularisation of neural networks by enforcing Lipschitz continuity

Gouk, Henry ; Frank, Eibe ; Pfahringer, Bernhard ; Cree, Michael J.

Machine learning, 2021-02, Vol.110 (2), p.393-416 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
A survey on semi-supervised learning
A survey on semi-supervised learning
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A survey on semi-supervised learning

van Engelen, Jesper E. ; Hoos, Holger H.

Machine learning, 2020-02, Vol.109 (2), p.373-440 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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3
High-dimensional Bayesian optimization using low-dimensional feature spaces
High-dimensional Bayesian optimization using low-dimensional feature spaces
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

High-dimensional Bayesian optimization using low-dimensional feature spaces

Moriconi, Riccardo ; Deisenroth, Marc Peter ; Sesh Kumar, K. S.

Machine learning, 2020-09, Vol.109 (9-10), p.1925-1943 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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4
Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods
Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods

Hüllermeier, Eyke ; Waegeman, Willem

Machine learning, 2021-03, Vol.110 (3), p.457-506 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Challenges of real-world reinforcement learning: definitions, benchmarks and analysis
Challenges of real-world reinforcement learning: definitions, benchmarks and analysis
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Challenges of real-world reinforcement learning: definitions, benchmarks and analysis

Dulac-Arnold, Gabriel ; Levine, Nir ; Mankowitz, Daniel J. ; Li, Jerry ; Paduraru, Cosmin ; Gowal, Sven ; Hester, Todd

Machine learning, 2021-09, Vol.110 (9), p.2419-2468 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Learning from positive and unlabeled data: a survey
Learning from positive and unlabeled data: a survey
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Learning from positive and unlabeled data: a survey

Bekker, Jessa ; Davis, Jesse

Machine learning, 2020-04, Vol.109 (4), p.719-760 [Periódico revisado por pares]

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7
Unified SVM algorithm based on LS-DC loss
Unified SVM algorithm based on LS-DC loss
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Unified SVM algorithm based on LS-DC loss

Zhou, Shuisheng ; Zhou, Wendi

Machine learning, 2023-08, Vol.112 (8), p.2975-3002 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Gradient descent optimizes over-parameterized deep ReLU networks
Gradient descent optimizes over-parameterized deep ReLU networks
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Gradient descent optimizes over-parameterized deep ReLU networks

Zou, Difan ; Cao, Yuan ; Zhou, Dongruo ; Gu, Quanquan

Machine learning, 2020-03, Vol.109 (3), p.467-492 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Adaptive random forests for evolving data stream classification
Adaptive random forests for evolving data stream classification
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Adaptive random forests for evolving data stream classification

Gomes, Heitor M. ; Bifet, Albert ; Read, Jesse ; Barddal, Jean Paul ; Enembreck, Fabrício ; Pfharinger, Bernhard ; Holmes, Geoff ; Abdessalem, Talel

Machine learning, 2017-10, Vol.106 (9-10), p.1469-1495 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
Multi-target regression via input space expansion: treating targets as inputs
Multi-target regression via input space expansion: treating targets as inputs
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Multi-target regression via input space expansion: treating targets as inputs

Spyromitros-Xioufis, Eleftherios ; Tsoumakas, Grigorios ; Groves, William ; Vlahavas, Ioannis

Machine learning, 2016-07, Vol.104 (1), p.55-98 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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