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27 résultats
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triés par
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Forêts Aléatoires: De l'Analyse des Mécanismes de Fonctionnement à la Construction DynamiqueApprentissage [cs.LG]. Université de Rouen, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse
tel-00598441v1
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Pondération dynamique en apprentissage multi-vues pour des applications radiomicsConférence sur l’apprentissage automatique (CAp), Jun 2018, Rouen, France
Communication dans un congrès
hal-02114995v1
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Une étude sur la paramétrisation des Forêts Aléatoires11ème Conférence francophone sur l'Apprentissage Artificiel (CAp), May 2009, Hammamet, Tunisie. pp.81-92
Communication dans un congrès
hal-00436365v1
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Apprentissage multiclasse en environnement incertainSociété Francophone de Classification, Sep 2014, Rabat, Maroc
Communication dans un congrès
hal-02088209v1
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A random forest based approach for one class classification in medical imaging3rd MICCAI International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI), 2012, Nice, France. pp.250-257
Communication dans un congrès
hal-00794160v1
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Using Random Forests for Handwritten Digit Recognition9th IAPR/IEEE International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Sep 2007, Curitiba, Brazil. pp.1043-1047, ⟨10.1109/ICDAR.2007.4377074⟩
Communication dans un congrès
hal-00436372v1
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Dissimilarity-based Representation for Radiomics ApplicationsFirst International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (ICPRAI'2018), May 2018, Montréal, Canada. pp.53--58
Communication dans un congrès
hal-02111139v1
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Forest-RK: A New Random Forest Induction Method4th International Conference on Intelligent Computing (ICIC), Sep 2008, Shanghai, China. pp.430-437, ⟨10.1007/978-3-540-85984-0_52⟩
Communication dans un congrès
hal-00436367v1
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Random Forest for Dissimilarity-based Multi-view LearningHandbook of Pattern Recognition and Computer Vision, 6, World Scientific, pp.119-138, 2020, ⟨10.1142/9789811211072_0007⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-02892363v1
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Towards a better understanding of random forests through the study of strength and correlation5th International Conference on Intelligent Computing (ICIC), Sep 2009, Ulsan, South Korea. pp.536-545, ⟨10.1007/978-3-642-04020-7_57⟩
Communication dans un congrès
hal-00436361v1
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Dynamic Voting in Multi-view Learning for Radiomics ApplicationsIAPR Joint International Workshops on Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2018) and Structural and Syntactic Pattern Recogntion (SSPR 2018), S+SSPR, Aug 2018, Beijing, China. pp.32-41, ⟨10.1007/978-3-319-97785-0_4⟩
Communication dans un congrès
hal-02088181v1
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Assessment of elastic coefficients of child cortical bone using resonant ultrasound spectroscopyJournal of the mechanical behavior of biomedical materials, 2019, 90, pp.40 - 44. ⟨10.1016/j.jmbbm.2018.09.044⟩
Article dans une revue
hal-01900136v1
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Domain Translation via Latent Space Mapping2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Jun 2023, Gold Coast, Australia. pp.1-10, ⟨10.1109/IJCNN54540.2023.10191215⟩
Communication dans un congrès
hal-04461418v1
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A Study of Strength and Correlation in Random ForestsInternational Conference on Intelligent Computing, Aug 2010, Changsha, China. pp.186-191, ⟨10.1007/978-3-642-14831-6_25⟩
Communication dans un congrès
hal-00598466v1
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Mapping Fragmented Agricultural Systems in the Sudano-Sahelian Environments of Africa Using Random Forest and Ensemble Metrics of Coarse Resolution MODIS ImageryPhotogrammetric engineering and remote sensing, 2012, 78 (8), pp.839-848. ⟨10.14358/PERS.78.8.839⟩
Article dans une revue
hal-02111056v1
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A new random forest method for one class classificationJoint IAPR International Workshops on Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR) and Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR), Nov 2012, Hiroshima, Japan. pp.282-290
Communication dans un congrès
hal-00794153v1
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Influence of Hyperparameters on Random Forest AccuracyInternational Workshop on Multiple Classifier Systems (MCS), Jun 2009, Reykjavik, Iceland. pp.171-180, ⟨10.1007/978-3-642-02326-2_18⟩
Communication dans un congrès
hal-00436358v1
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Dynamic Random ForestsPattern Recognition Letters, 2012, 33 (12), pp.1580-1586. ⟨10.1016/j.patrec.2012.04.003⟩
Article dans une revue
hal-00710083v1
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De la sélection d'arbres de décision dans les forêts aléatoires10ème Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED), Oct 2008, Rouen, France. pp.163-168
Communication dans un congrès
hal-00334413v1
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Etude de l'influence des paramètres sur les performances des forêts aléatoires10ème Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED), Oct 2008, Rouen, France. pp.207-208
Communication dans un congrès
hal-00334425v1
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ROC-based cost-sensitive classification with a reject option23rd IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Dec 2016, Cancun, Mexico. ⟨10.1109/ICPR.2016.7900146⟩
Communication dans un congrès
hal-02088187v1
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One class random forestsPattern Recognition, 2013, 46 (12), pp.3490-3506. ⟨10.1016/j.patcog.2013.05.022⟩
Article dans une revue
hal-00862706v1
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On the selection of decision trees in Random ForestsIEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Jun 2008, Atlanta, United States. pp.302-307, ⟨10.1109/IJCNN.2009.5178693⟩
Communication dans un congrès
hal-00436355v1
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Random forest dissimilarity based multi-view learning for Radiomics applicationPattern Recognition, 2019, 88, pp.185-197. ⟨10.1016/j.patcog.2018.11.011⟩
Article dans une revue
hal-02075715v1
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The Multiclass ROC Front method for cost-sensitive classificationPattern Recognition, 2016, ⟨10.1016/j.patcog.2015.10.010⟩
Article dans une revue
hal-01338007v1
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Improve the Performance of Transfer Learning Without Fine-Tuning Using Dissimilarity-Based Multi-view Learning for Breast Cancer Histology ImagesInternational Conference Image Analysis and Recognition (ICIAR), Jun 2018, Póvoa de Varzim, Portugal. pp.779-787, ⟨10.1007/978-3-319-93000-8_88⟩
Communication dans un congrès
hal-02088167v1
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Random forest kernel for high-dimension low sample size classificationStatistics and Computing, 2024, 34 (1), pp.9. ⟨10.1007/s11222-023-10309-0⟩
Article dans une revue
hal-04253909v1
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