欧洲机器学习和数据库知识发现原理与实践会议是欧洲首屈一指的机器学习和数据挖掘会议。该会议提供了一个国际论坛,用于讨论与数据库中机器学习和知识发现有关的所有领域的最新高质量研究成果。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ecml/

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使用两两排序数据分析偏好有很长一段历史,是几个研究领域的核心,包括机器学习、统计学、运算学、博弈论、社会选择和理论计算机科学,应用范围包括广告投放、投票、体育排名、多标准决策等等。上述每个领域的研究都是独立发展的,通常它们之间没有很多互动。本教程的主要目的是概述偏好学习方面令人兴奋的最新进展,重点介绍被动、主动、强盗和社会选择相关背景下的两两偏好学习。

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This paper describes our winning solution for the ECML-PKDD ChAT Discovery Challenge 2020. We show that whether or not a Twitch user has subscribed to a channel can be well predicted by modeling user activity with boosting trees. We introduce the connection between target-encodings and boosting trees in the context of high cardinality categoricals and find that modeling user activity is more powerful then direct modeling of content when encoded properly and combined with a suitable optimization approach.

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