DEDPUL: Difference-of-Estimated-Densities-based Positive-Unlabeled Learning

Dmitry Ivanov

doi:10.1109/ICMLA51294.2020.00128

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

23 июля 2026 г.

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ

Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, направленных на поддержку молодых ученых. Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 31 из Высшей школы экономики. На средства грантов будут проведены исследования, направленные на решение конкретных задач в рамках приоритетов научно-технологического развития, которые определены в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

22 июля 2026 г.

Тяга к сладкому оказалась важнее заботы о здоровье

Исследователи НИУ ВШЭ в Перми с помощью ЭЭГ изучили, как тяга к сладкому и интерес к здоровому питанию влияют на оценку газированных напитков со вкусом колы. В ходе дегустации участники оценивали вкус напитка и называли максимальную сумму, которую готовы за него заплатить. Оказалось, что чем выше интерес человека к здоровью, тем более сложным и когнитивно затратным для него является решение о готовности платить и тем меньше в итоге он будет готов заплатить за такой напиток. Исследование опубликовано в журнале British Food Journal.

21 июля 2026 г.

«Нам бы хотелось, чтоб наши корпуса использовались больше»

Созданные в Международной лаборатории языковой конвергенции и Школе лингвистики НИУ ВШЭ корпуса абхазо-адыгских языков, на которых говорят народы Западного Кавказа, позволяют изучить их особенности, показывают возможности современного использования. Создание корпусов стало возможным благодаря серии экспедиций ученых и студентов Вышки на Кавказ, современным методам лингвистической обработки и взаимодействию с коллегами из региональных университетов. О работе лингвистов новостной службе «Вышка.Главное» рассказал ведущий научный сотрудник Международной лаборатории языковой конвергенции, доцент Школы лингвистики Юрий Ландер.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

DEDPUL: Difference-of-Estimated-Densities-based Positive-Unlabeled Learning

P. 782–790.

Dmitry Ivanov

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: density estimation Semi-supervised learning Positive-Unlabeled Classification Mixture Proportions Estimation

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Механизмы распределения и общественного выбора: аксиомы, стимулы, алгоритмы (2020)

В книге

2020 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2020)

Miami: IEEE, 2020.

Refining the ONCE Benchmark With Hyperparameter Tuning

Maksim Golyadkin, Alexander Gambashidze, Nurgaliev I. и др., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 3805–3814

Добавлено: 13 марта 2024 г.

Social media mining for ideation: Identification of sustainable solutions and opinions

Ozcan S., Suloglu M., Sakar C. O. и др., Technovation 2021 Vol. 107 No. September 2021 P. 1–12

The availability of social media-based data creates opportunities to obtain information about consumers, trends, companies and technologies using text mining techniques. However, the quality of the data is a significant concern for social media-based analyses. The aim of this study was to mine tweets (microblogs) to explore trends and retrieve ideas for various purposes such ...

Добавлено: 12 декабря 2021 г.

2020 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2020)

Miami: IEEE, 2020.

Добавлено: 15 октября 2020 г.

Density deconvolution under general assumptions on the distribution of measurement errors

Беломестный Д. В., Гольденшлюгер А., Annals of Statistics 2021 Vol. 49 No. 2 P. 615–649

Добавлено: 7 апреля 2020 г.

Об оценке плотности распределения с помощью ряда Фурье

Беломестный Д. В., Иосипой Л. С., Управление большими системами: сборник трудов 2019 № 82 С. 28–43

Рассматривается классическая статистическая задача оценки плотности распределения по выборке из этого распределения. Данная задача возникает в различных прикладных областях при попытке изучить вероятностную структуру некоторого случайного процесса. Например, с помощью оценки плотности можно идентифицировать некоторую структуру в сложной системе, а затем сделать выводы о неизвестных параметрах этой системы. В данной работе предлагается новый способ оценивания плотности ...

Добавлено: 21 октября 2019 г.

Semi-Conditional Normalizing Flows for Semi-Supervised Learning

Атанов А. И., Volokhova A., Ашуха А. П. и др., Workshop on Invertible Neural Nets and Normalizing Flows, International Conference on Machine Learning 2019 P. 1–9

Добавлено: 11 июля 2019 г.

On the prediction loss of the lasso in the partially labeled setting

Bellec P., Dalalyan A., Grappin E. и др., Electronic journal of statistics 2018 Vol. 12 No. 2 P. 3443–3472

Добавлено: 9 ноября 2018 г.

Sobolev-Hermite versus Sobolev nonparametric density estimation on R

Беломестный Д. В., Comte F., Genon-Catalot V., Annals of the Institute of Statistical Mathematics 2019 Vol. 71 No. 1 P. 29–62

In this spaper, our aim is to revisit the nonparametric estimation of a square integrable density f on R, by using projection estimators on a Hermite basis. These estimators are studied from the point of view of their mean integrated squared error on R. A model selection method is described and proved to perform an ...

Добавлено: 5 мая 2018 г.

Generalized Post–Widder inversion formula with application to statistics

Беломестный Д. В., Mai H., Schoenmakers J., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2017 No. 455 P. 89–104

Добавлено: 22 сентября 2017 г.

Asymptotics for in-sample density forecasting

Lee Y. K., Маммен Э. М., Nielsen J. и др., Annals of Statistics 2015 No. 43 P. 620–645

Добавлено: 12 декабря 2014 г.