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  <author_name>syou6162</author_name>
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    <anon>論文100本ノック</anon>
    <anon>ICML</anon>
    <anon>半教師あり学習</anon>
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  <description>Lee, W. S. &amp; Liu, B. In Proceedings of the Twentieth International Conference on Machine Learning (ICML (2003).この論文のmainのcontributionは2つ。 出力値が(ただの実数ではなく)確率で返ってくるので、最尤法が使える。そして凸なので最適化が容易(ここではオンラインの方法が示されている) 正例とラベルなしデータしかない(負例がない)中でF値に相当するperformance measureを導出した。正則化項の学習に使うことができてうれしい ただまあ、色々な論文を眺めている…</description>
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  <published>2010-01-04 15:15:11</published>
  <title>#4 Learning with Positive and Unlabeled Examples Using Weighted Logistic Regression</title>
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