Simone Romano

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James BaileyProfessor, School of Computing and Information Systems, University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Vinh NguyenDeep Learning @NVIDIADirección de correo verificada de nvidia.com
Karin VerspoorExecutive Dean, School of Computing Technologies, RMIT UniversityDirección de correo verificada de rmit.edu.au
Jeffrey ChanSchool of Computing Technologies, RMIT UniversityDirección de correo verificada de rmit.edu.au
Yisen WangAssistant Professor, Peking UniversityDirección de correo verificada de pku.edu.cn
Xingjun MaSchool of Computer Science, Fudan UniversityDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
James C. BezdekUniversity of Melbourne, Computer and Information SystemsDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Sarah M. ErfaniAssociate Professor and DECRA Fellow, Computing and Information Systems, University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Hanxun HuangThe University of MelbourneDirección de correo verificada de student.unimelb.edu.au
Christopher LeckieProfessor, Computing and Information Systems, The University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Jian PeiArthur S. Pearse Distinguished Professor, Duke UniversityDirección de correo verificada de cs.sfu.ca
Michael E. HoulePrincipal Fellow, School of Computing and Information Systems, University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Oussama ChellyMicrosoft AI & IoT Insider Lab EuropeDirección de correo verificada de microsoft.com
Shu-Tao XiaSIGS, Tsinghua UniversityDirección de correo verificada de sz.tsinghua.edu.cn
Lawrence CavedonSchool of Computing Technologies, RMIT UniversityDirección de correo verificada de rmit.edu.au
Orla MorrisseyAlfred Health and Monash UniversityDirección de correo verificada de monash.edu
monica slavinPeterMacCallum Cancer and Royal Melbourne HospitalDirección de correo verificada de petermac.org
Prof R KotagiriRetired Professor,Dirección de correo verificada de acm.org

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Simone Romano

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Normalized loss functions for deep learning with noisy labels X Ma, H Huang, Y Wang, S Romano, S Erfani, J Bailey International Conference on Machine Learning, 2020	322	2020
Adjusting for chance clustering comparison measures S Romano, NX Vinh, J Bailey, K Verspoor The Journal of Machine Learning Research 17 (1), 4635-4666, 2016	183	2016
Effective global approaches for mutual information based feature selection XV Nguyen, J Chan, S Romano, J Bailey Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge …, 2014	141	2014
Standardized mutual information for clustering comparisons: one step further in adjustment for chance S Romano, J Bailey, V Nguyen, K Verspoor International conference on machine learning, 1143-1151, 2014	130	2014
Discovering outlying aspects in large datasets NX Vinh, J Chan, S Romano, J Bailey, C Leckie, K Ramamohanarao, ... Data mining and knowledge discovery 30, 1520-1555, 2016	88	2016
Ground truth bias in external cluster validity indices Y Lei, JC Bezdek, S Romano, NX Vinh, J Chan, J Bailey Pattern Recognition 65, 58-70, 2017	51	2017
Extending information-theoretic validity indices for fuzzy clustering Y Lei, JC Bezdek, J Chan, NX Vinh, S Romano, J Bailey IEEE Transactions on Fuzzy Systems 25 (4), 1013-1018, 2016	40	2016
Measuring dependency via intrinsic dimensionality S Romano, O Chelly, V Nguyen, J Bailey, ME Houle 2016 23rd international conference on pattern recognition (ICPR), 1207-1212, 2016	26	2016
Unbiased multivariate correlation analysis Y Wang, S Romano, V Nguyen, J Bailey, X Ma, ST Xia Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence 31 (1), 2017	20	2017
A framework to adjust dependency measure estimates for chance S Romano, NX Vinh, J Bailey, K Verspoor Proceedings of the 2016 SIAM international conference on data mining, 423-431, 2016	17	2016
Generalized information theoretic cluster validity indices for soft clusterings Y Lei, JC Bezdek, J Chan, NX Vinh, S Romano, J Bailey 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), 24-31, 2014	14	2014
The randomized information coefficient: assessing dependencies in noisy data S Romano, NX Vinh, K Verspoor, J Bailey Machine Learning 107, 509-549, 2018	13	2018
Enhancing Diagnostics for Invasive Aspergillosis using Machine Learning S Romano, J Bailey, L Cavedon, O Morrissey, M Slavin, K Verspoor	1	2014
Design and Adjustment of Dependency Measures S Romano University of Melbourne, Department of Computing and Information Systems, 2015		2015
Analisi di dati clinici relativi alla terapia per l'epatite C S Romano		2009
Sicurezza dei dati in sistemi di mobile health: metodologie ed esempi S Romano		2008
Data Security in Mobile Health Systems: Methodology and Examples S Romano Università degli Studi di Padova, 2008		2008
Hepatitis C Therapy: Clinical Data Analysis S Romano Università degli Studi di Padova, 0

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