Visualizing Learned Models and Data for Exploratory Machine Learning

可视化学习模型和数据以进行探索性机器学习

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Armand Prieditis其他文献

Lazy Overfitting Control
惰性过拟合控制
Discovering Admissible Heuristics by Abstracting and Optimizing: A Transformational Approach
通过抽象和优化发现可接受的启发式:一种变革性方法
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  • 发表时间:
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The Expected Length of a Shortest Path
最短路径的预期长度
  • DOI:
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  • 期刊:
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    0
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  • 通讯作者:
    Armand Prieditis

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SBIR Phase I: Predicting Healthcare Fraud, Waste and Abuse by Automatically Discovering Social Networks in Health Insurance Claims Data through Machine Learning
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Visualizing Learned Models and Data for Exploratory Machine Learning
可视化学习模型和数据以进行探索性机器学习
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通过抽象发现有效的可接受启发式:发展一种将抽象性与有效性联系起来的定量理论
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自适应学习系统的学习学生模型的算法和应用
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    RGPIN-2017-06776
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  • 项目类别:
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Algorithms and Applications of Learned Student Models for Adaptive Learning Systems
自适应学习系统的学习学生模型的算法和应用
  • 批准号:
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RI: SMALL: Inducing Answer Set Programs to Provide Accurate and Concise Explanation of Machine-learned Models
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Algorithms and Applications of Learned Student Models for Adaptive Learning Systems
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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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