W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Menu

PL EN
PL EN
Strona główna / Publikacje / Surrogate regret bounds for generalized classification performance metrics
Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Surrogate regret bounds for generalized classification performance metrics

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Rok publikacji

2017

Opublikowano w

Machine Learning

Rocznik: 2017 | Tom: vol. 106 | Numer: no. 4

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • generalized performance metric
  • regret bound
  • surrogate loss function
  • binary classification
  • multilabel classification
  • f-measure
  • jaccard similarity
  • am measure
Strony (od-do)

549 - 572

DOI

10.1007/s10994-016-5591-7

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

35

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

35

Impact Factor

1,855

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe
Szanowni Państwo,

w PBN 26.06.24 zaktualizowana została punktacja czasopism (zgodnie z Wykazem ogłoszonym 5.01.24).
Nadal jednak nie zaktualizowano punktacji konferencji – co więcej, nie jest znany nawet przybliżony termin wdrożenia tej części Wykazu. Widoczna w SIN punktacja jest odzwierciedleniem punktacji w PBN (wymuszają to procedury przesyłu danych o publikacjach), zatem punkty za konferencje widoczne w SIN będą mogły zostać zmienione, dopiero gdy zostaną zaktualizowane w PBN.

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.