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Feature-subspace aggregating: ensembles for stable and unstable learners
Machine learning, 2011-03, Vol.82 (3), p.375-397
2011
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Local contrast as an effective means to robust clustering against varying densities
Machine learning, 2018-09, Vol.107 (8-10), p.1621-1645
2018
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Commentary: a decomposition of the outlier detection problem into a set of supervised learning problems
Machine learning, 2016-11, Vol.105 (2), p.301-304
2016
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Half-space mass: a maximally robust and efficient data depth method
Machine learning, 2015-09, Vol.100 (2-3), p.677-699
2015
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Learning by extrapolation from marginal to full-multivariate probability distributions: decreasingly naive Bayesian classification
Machine learning, 2012-02, Vol.86 (2), p.233-272
2012
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Mass estimation
Machine learning, 2013, Vol.90 (1), p.127-160
2013
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On the application of ROC analysis to predict classification performance under varying class distributions
Machine learning, 2005, Vol.58 (1), p.25-32
2005
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Defying the gravity of learning curve: a characteristic of nearest neighbour anomaly detectors
Machine learning, 2017, Vol.106 (1), p.55-91
2017
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Lowest probability mass neighbour algorithms: relaxing the metric constraint in distance-based neighbourhood algorithms
Machine learning, 2019-02, Vol.108 (2), p.331-376
2019
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Feature-subspace aggregating: ensembles for stable andunstable learners
Machine learning, 2011-03, Vol.82 (3), p.375-397
2011
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