前言

David Madigan，Padhraic Smyth;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:i-xiii

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二次数据分析的智能支持

罗素·G·阿尔蒙德;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:1-10

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基于图形模型的计算机自适应测试

罗素·G·阿尔蒙德（Russell G.Almond）、罗伯特·J·米斯利维（Robert J.Mislevy）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:11-22

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使用MML查找重叠分布

罗汉·巴克斯特（Rohan A.Baxter）、乔纳森·奥利弗（Jonathan J.Oliver）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:23-30

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决策分析的马尔可夫链蒙特卡罗方法

Concha Bielza、Peter Muller、David Rios Insoa;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:31-38

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非对称决策问题的决策树、影响图和评价网络的比较

Concha Bielza，Prakash P.Shenoy公司;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:39-46

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整合信号和语言环境以改进手写短语识别：替代方法

贾梅尔·布查夫拉（Djamel Bouchaffra），尤金·孔茨（Eugene Koontz），V。Krpasundar、Rohini K.Srihari、Sargur N.Srihari;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:47-54

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利用预测改进组合优化搜索

贾斯汀·博扬（Justin A.Boyan）、安德鲁·摩尔（Andrew W.Moore）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，下午1时55分至66分

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比较树简化过程

伦纳德·A·布雷斯洛，大卫·W·阿哈;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:67-74

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用局部计算求解影响图的正向蒙特卡罗方法

John M.Charnes、Prakash P.Shenoy;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:75-82

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一种从数据构建贝叶斯网络的算法

Jie Cheng、David A.Bell、Weiru Liu;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:83-90

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CART的贝叶斯方法

休·奇普曼、爱德华·乔治、罗伯特·麦卡洛赫;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:91-102

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广义线性模型中的模型混合策略

梅丽斯·克莱德;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:103-114

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解释了过度拟合

保罗·科恩（Paul R.Cohen）、大卫·延森（David Jensen）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:115-122

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使用分类树改进观测研究中的因果推断

路易斯·安东尼·考克斯（Louis Anthony Cox Jr）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:123-138

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面向机器学习应用的数据集编目元数据研究

萨利·乔·坎宁安;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:139-146

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带常数分割分类噪声的PAC学习及其在决策树归纳中的应用

斯科特·迪凯特;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:147-156

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规则归纳中的贝叶斯模型平均

佩德罗·多明戈斯;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:157-164

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基于记忆的函数逼近器验证和调整随机优化

阿图尔·杜布拉夫斯基（Artur Dubrawski）、杰夫·施耐德（Jeff Schneider）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:165-172

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从数字符号数据归纳一阶模型

弗洛里亚娜·埃斯波西托（Floriana Esposito）、塞尔吉奥·卡盖塞（Sergio Caggese）、多纳托·马勒巴（Donato Malerba）、乔瓦尼·塞梅拉罗（Giovanni Semeraro）;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:173-182

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从数据中学习影响图

Kazuo J.Ezawa，Narendra K.Gupta;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:183-190

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使用概率概念树进行推理

Doug Fisher、Doug Talbert;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:191-202

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贝叶斯网络结构的特征及其在学习中的应用

詹姆斯·福布斯;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:203-210

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连续贝叶斯网络的变分推理

布伦丹·J·弗雷;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:211-222

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独立成分分析的多元密度因子分解：一种无监督人工神经网络方法

马克·吉罗米·科林·菲菲;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:223-230

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计算科学家智能助手：集成建模、实验和分析

道恩·格雷戈里、保罗·R·科恩;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:231-238

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二元向量的预测分类

Mats Gylenberg、Timo Koski;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:239-242

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分类规则的分类和改进

David J.Hand、Kerning Yu、Niall Ada;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:243-254

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神经网络模型的稳健解释

Oma Intrator、Nathan Intrator;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:255-262

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基于小波的随机密度

大卫·里奥斯·因苏阿（David Rios Insoa）、布拉尼·维达科维奇（Brani Vidakovic）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:263-274

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贝叶斯模型选择的科学标准与工程标准的比较

David Heckerman、David Maxwell Chickering;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:275-282

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贝叶斯Logistic回归模型的变分方法及其扩展

托米·贾科拉（Tommi S.Jaakkola）、迈克尔·乔丹（Michael I.Jordan）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:283-294

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决策树剪枝中的多重测试调整

大卫·延森;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:295-302

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贝叶斯信息检索：初步评估

Michelle Keim、David D.Lewis、David Madigan;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:303-318

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离散域预测推理方法的比较

佩特里·孔特卡宁、佩特里·米利姆亚基、托米·西兰德、亨利·蒂里、彼得·格伦瓦尔德;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:311-318

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部分观测动态系统图形模型中的近似推理和预测算法

阿尔贝托·莱库纳（Alberto Lekuona）、比阿特丽克斯·拉克鲁斯（Beatrix Lacruz）、皮拉尔·拉萨拉（Pilar Lasala）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:319-319

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基于数字和名义混合数据的概念聚类——一种新的基于相似性的系统

乔塔姆·比斯瓦斯·岑丽;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:327-346

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如何在数据集中找到大O（以及如何避免）

C.C.McGeoch，P。R.科恩;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:347-354

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信念网三角剖分的目标函数

玛丽娜·梅勒，迈克尔·乔丹;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:355-362

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使用主成分组合神经网络回归估计

克里斯托弗·默兹（Christopher J.Merz）、迈克尔·帕扎尼（Michael J.Pazzani）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:363-370

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一系列查找数据时态结构的算法

Tim Oates、Matthew J.Schmill、David Jensen、Paul R.Cohen;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:371-378

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训练集大小对决策树复杂性的影响

蒂姆·奥茨（Tim Oates）、大卫·延森（David Jensen）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:379-390

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贝叶斯信念网络中基于事例的概率因子分解

路易吉·波蒂纳尔;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:391-398

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缺失数据贝叶斯网络中的鲁棒参数学习

马可·拉莫尼、保拉·塞巴斯蒂亚尼;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:399-406

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无向和非循环有向图形模型的扩展

托马斯·理查森;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:407-420

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关于循环图和动态反馈系统的注记

托马斯·理查森、彼得·斯皮特斯、克拉克·格雷摩尔;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:421-428

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高斯-伯努利混合模型网络在医学二元连续缺失数据中的应用

David B.Rosen、Harry B.Burke;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:429-436

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混合记忆马尔可夫模型

劳伦斯·索尔（Lawrence K.Saul）、迈克尔·乔丹（Michael I.Jordan）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:437-444

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估计潜在因果推断：Tetrad II模型选择和贝叶斯参数估计

理查德·谢恩斯;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:445-456

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分类树的距离度量

William D.Shannon，大卫·班克斯;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:457-464

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非参数回归模型的增量构造

Jan Smid，Petr Volf（彼得·沃尔夫）;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:465-472

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无监督学习中模型选择的交叉验证似然

帕德拉克·斯迈思;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:473-480

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隐变量模型的启发式贪婪搜索算法

彼得·斯皮特斯、托马斯·理查森、克里斯托弗·米克;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:481-488

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存在潜在变量和选择偏差时确定DAG等效性的多项式时间算法

彼得·斯皮特斯，托马斯·理查森;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:489-500

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建立EDA助理：进度报告

Robert St.Amant、Paul R.Cohen;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:501-512

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分类模型选择的错误概率

乔·铃木;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，下午3:513-520

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流动人口分类的统计方面

C.C.泰勒，G。纳哈伊扎德，G。库尼什;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:521-528

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多状态、泊松、冯米斯圆分布和高斯分布的MML混合建模

克里斯·华莱士（Chris S.Wallace）、大卫·杜威（David L.Dowe）;第六届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R1:529-536

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WWW缓存布局减轻网络过载

吉田健一;第六届人工智能与统计国际研讨会会议记录，PMLR R1:537-548

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