Cost-sensitive Hierarchical Clustering for Dynamic Classifier Selection
Author:
Affiliation:
1. InsideOpt,New York,USA
2. GE Global Research,Machine Learning,San Ramon,USA
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10068862/10068777/10069850.pdf?arnumber=10069850
Reference15 articles.
1. OpenML
2. OpenML-Python: an extensible Python API for OpenML;feurer,2019
3. Pseudo random number generators uniform and non-uniform distributions;fog,2019
4. Deslib: A dynamic ensemble selection library in python;cruz;Journal of Machine Learning Research,2020
5. Self-configuring Cost-Sensitive Hierarchical Clustering with Recourse
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