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  Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification

Zafar, M. B., Valera, I., Gomez-Rodriguez, M., & Krishna, P. (2019). Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification. Journal of Machine Learning Research, 20: 75. Retrieved from https://jmlr.csail.mit.edu/papers/v20/18-262.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D28F-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-DE13-5
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zafar, M. B.1, Autor
Valera, I.2, Autor           
Gomez-Rodriguez, M.1, Autor
Krishna, P.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-032019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 42
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: ZafValGomGum19
URI: https://jmlr.csail.mit.edu/papers/v20/18-262.html
URI: https://dl.acm.org/doi/10.5555/3322706.3362016
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Brookline, MA : Microtome Publishing
Seiten: - Band / Heft: 20 Artikelnummer: 75 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020