CAMPAGNER, ANDREA

CAMPAGNER, ANDREA  

DIPARTIMENTO DI INFORMATICA, SISTEMISTICA E COMUNICAZIONE  

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Titolo Tipologia Data di pubblicazione Autori File
A general framework for evaluating and comparing soft clusterings 01 - Articolo su rivista 2023 Campagner A.Ciucci D. +
Quod erat demonstrandum? - Towards a typology of the concept of explanation for the design of explainable AI 01 - Articolo su rivista 2023 Cabitza F.Campagner A. +
Aggregation models in ensemble learning: A large-scale comparison 01 - Articolo su rivista 2023 Campagner A.Ciucci D.Cabitza F.
A Confidence Interval-Based Method for Classifier Re-Calibration 02 - Intervento a convegno 2022 Campagner A.Famiglini L.Cabitza F.
Rough-set Based Genetic Algorithms for Weakly Supervised Feature Selection 02 - Intervento a convegno 2022 Campagner A.Ciucci D.
A Distributional Approach for Soft Clustering Comparison and Evaluation 02 - Intervento a convegno 2022 Campagner, AndreaCiucci, Davide +
The multicenter European Biological Variation Study (EuBIVAS): A new glance provided by the Principal Component Analysis (PCA), a machine learning unsupervised algorithms, based on the basic metabolic panel linked measurands 01 - Articolo su rivista 2022 Campagner A.Banfi G.Cabitza F. +
Uncertainty representation in dynamical systems using rough set theory 01 - Articolo su rivista 2022 Campagner A.Ciucci D.Dorigatti V.
Comparing Handcrafted Features and Deep Neural Representations for Domain Generalization in Human Activity Recognition 01 - Articolo su rivista 2022 Campagner A.Cabitza F. +
Three-way Learnability: A Learning Theoretic Perspective on Three-way Decision 02 - Intervento a convegno 2022 Campagner A.Ciucci D.
Aggregation operators on shadowed sets 01 - Articolo su rivista 2022 Boffa S.Campagner A.Ciucci D. +
Color Shadows (Part I): Exploratory Usability Evaluation of Activation Maps in Radiological Machine Learning 02 - Intervento a convegno 2022 Cabitza F.Campagner A.Famiglini L. +
Re-calibrating Machine Learning Models Using Confidence Interval Bounds 02 - Intervento a convegno 2022 Campagner A.Famiglini L.Cabitza F.
Decisions are not all equal—Introducing a utility metric based on case-wise raters’ perceptions 01 - Articolo su rivista 2022 Campagner A.Cabitza F. +
A robust and parsimonious machine learning method to predict ICU admission of COVID-19 patients 01 - Articolo su rivista 2022 Famiglini, LCampagner, ACabitza, F +
Global Interpretable Calibration Index, a New Metric to Estimate Machine Learning Models’ Calibration 02 - Intervento a convegno 2022 Cabitza F.Campagner A.Famiglini L.
Belief functions and rough sets: Survey and new insights 01 - Articolo su rivista 2022 Campagner A.Ciucci D. +
The unbearable (technical) unreliability of automated facial emotion recognition 01 - Articolo su rivista 2022 Cabitza, FCampagner, A +
Identification of SARS-CoV-2 positivity using machine learning methods on blood count data: External validation of state-of-the-art models. [Identificazione di positività al SARS-CoV-2 attraverso metodi di Machine Learning sui dati dell'esame emocromocitometrico: Validazione esterna di modelli allo stato dell'arte] 01 - Articolo su rivista 2021 Campagner A.Sulejmani A.Leoni V.Cabitza F. +
Assessing the impact of medical AI: A survey of physicians' perceptions 02 - Intervento a convegno 2021 Cabitza F.Campagner A. +