Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification

Zafar, Muhammad Bilal; Valera, Isabel; Gomez Rodriguez, Manuel; Gummadi, Krishna

Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification

Zafar, M. B., Valera, I., Gomez Rodriguez, M., & Gummadi, K. (2019). Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification. Journal of Machine Learning Research, 20:.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-FAA2-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-FAA3-9

資料種別: 学術論文

LaTeX : Fairness Constraints: {A} Flexible Approach for Fair Classification

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Zafar, Muhammad Bilal¹, 著者
Valera, Isabel², 著者
Gomez Rodriguez, Manuel³, 著者
Gummadi, Krishna¹, 著者

所属:
1Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291
2External Organizations, ou_persistent22
3Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795

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日付: オンライン出版: 2019

出版の状態: オンラインで出版済み

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出版物名: Journal of Machine Learning Research

種別: 学術雑誌

著者・編者:

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出版社, 出版地: Brookline, MA : Microtome Publishing

ページ: 42 p. 巻号: 20 通巻号: 75 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020

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