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机器学习（Machine Learning）是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章，报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法，应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分，并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
A Configuration-First Framework for Reproducible, Low-Code Localization
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月20日
From Pre-labeling to Production: Engineering Lessons from a Machine Learning Pipeline in the Public Sector
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月3日
Feature-aware Modulation for Learning from Temporal Tabular Data
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月3日
Blog Data Showdown: Machine Learning vs Neuro-Symbolic Models for Gender Classification
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月18日
FedAPTA: Federated Multi-task Learning for Heterogeneous Devices with Adaptive Layer-wise Pruning and Task-aware Aggregation
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月1日
A Collectivist, Economic Perspective on AI
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月1日
A Collectivist, Economic Perspective on AI
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月15日
Imitative Membership Inference Attack
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月10日
Fusion of classical and quantum kernels enables accurate and robust two-sample tests
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月26日
Learning Biomolecular Motion: The Physics-Informed Machine Learning Paradigm
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月10日
Privacy-Preserving Feature Valuation in Vertical Federated Learning Using Shapley-CMI and PSI Permutation
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月16日
A filtering scheme for confocal laser endomicroscopy (CLE)-video sequences for self-supervised learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月14日
Soil Compaction Parameters Prediction Based on Automated Machine Learning Approach
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月9日
An Evaluation Framework for Network IDS/IPS Datasets: Leveraging MITRE ATT&CK and Industry Relevance Metrics
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月16日
scipy.spatial.transform: Differentiable Framework-Agnostic 3D Transformations in Python
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月22日
参考链接
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