LSHTC: A Benchmark for Large-Scale Text Classification
LSHTC: A Benchmark for Large-Scale Text Classification LSHTC is a series of challenges which aims to assess the performance of classification systems in large-scale classification in a a large number of classes (up to hundreds of thousands). Four editions of the LSHTC challenge were organized from 2010 to 2014. In this page you can download the datasets used in the different editions of the challe
第15回 パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) アルゴリズムコンテスト
実行委員会(敬称略) 実行委員長 山田 敬嗣(NEC) 副実行委員長 近藤 一晃 (京都大) 実行委員 栄藤 稔(NTT), 大町 真一郎(東北大), 玉木 徹(広島大), 藤吉 弘亘(中部大), 関 真規人(三菱電機), 飯山 将晃(京都大), 青木 義満(慶応大) 安倍 満(DENSO), 石川 博(早稲田大), 岩井 儀雄(鳥取大), 奥村 文洋(豊田中央研), 大山 航(三重大), 柏野 邦夫(NTT), 喜多 泰代(産総研), 酒井 智弥(長崎大), 島田 敬士(九州大), 清水 郁子(農工大), 杉山 将(東京工大), 高橋 隆史(龍谷大), 高橋 正樹(NHK), 田中 宏(富士通), 出口 大輔(名古屋大), 天元 宏(釧路高専), 中村 裕一(京都大), 新田 直子(大阪大), 羽下 哲司(三菱電機), 原田 達也(東京大), 宮川 勲(NTT), LAO Shihong
Active learning - Causality Workbench
Active Learning Challenge This challenge addresses machine learning problems in which labeling data is expensive, but large amounts of unlabeled data are available at low cost. Such problems might be tackled from different angles: learning from unlabeled data or active learning. In the former case, the algorithms must satisfy themselves with the limited amount of labeled data and capitalize on the
Learning to Rank Challenge
March 1st 2010: Competition begins May 31st 2010: Competition ends June 2010: Winners announced June 25th 2010: LTRC workshop at ICML conference Haifa, Israel Benchmark your LTR algorithm against the best in industry Though over 100 papers have been published in the learning to rank (LTR) field, most of the large-scale, real-world datasets are not publicly available. This makes drawing comparisons
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