Bergman最小模型的贝叶斯方法

Kim E.Andersen，马琳·霍杰杰尔;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:1-8

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概率推理规划

哈盖·阿提亚斯;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:9-16

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基于重要性抽样的概率神经网络快速训练

约舒亚·本吉奥，Jean-Sébastien Senecal;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:17-24

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视频的超分辨率增强

Christopher M.Bishop、Andrew Blake、Bhaskara Marthi;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:25-32

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VIBES中的结构化变分分布

Christopher M.Bishop，John M.Winn;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:33-40

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谱嵌入与聚类的统一定理

马修·布兰德（Matthew Brand）、黄坤（Kun Huang）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:41-48

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专辑封面的声音：多媒体的概率方法

Eric Brochu、Nando de Freitas、Kejie Bao;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:49-56

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多项式PCA是多面聚类还是降维？

Wray L.Buntine，萨米·佩尔图;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:57-64型

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前向解码核机器的期望最大化

桑塔努·查克拉巴蒂（Shantanu Chakrabartty），格特·考文伯格（Gert Cauwenberghs）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:65-71

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基于贝叶斯网络分类器的模型平均

格雷戈里·库珀·丹佛达什;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:72-79

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一种用于估计变异率的面向对象贝叶斯网络

A.菲利普·达维德;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:80-84

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文档检索与聚类：从主成分分析到自聚集网络

克里斯·丁;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:85-92

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文本分类的朴素贝叶斯模型

苏珊娜·伊赫拉曼迪、大卫·D·刘易斯、大卫·马迪根;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:93-100

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随机效应回归混合曲线聚类

斯科特·加夫尼（Scott Gaffney），帕德拉克·史密斯（Padharic Smyth）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:101-108

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使用SVD和启发式搜索算法将马尔可夫状态聚类为等价类

Ge Xianping、Sridevi Parise、Padhraic Smyth;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:109-116

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多密度模型的快速评估

亚历山大·G·格雷、安德鲁·W·摩尔;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:117-123

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用于无监督学习的贝叶斯特征加权及其在目标识别中的应用

Paul Gustafson、Peter Carbonetto、Natalie Thompson、Nando de Freitas;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:124-131

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混合贝叶斯网络中用于近似推理的广义置信传播

Tom Heskes，Onno Zoeter;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:132-140

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从依赖网络学习贝叶斯网络的初步研究

Geoff Hulten、David Maxwell Chickering、David Heckerman;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:141-148

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凸不变性学习

托尼·杰巴拉;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，下午4点149-156分

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回归和非均匀分类问题的核精化

Jaz S.Kandola、John Shawe-Taylor;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:157-162

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具有二进制输出的大型稀疏数据集的快速稳健Logistic回归

保罗·科马雷克（Paul Komarek）、安德鲁·摩尔（Andrew W.Moore）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:163-170

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随机复杂性的高效计算

Petri Kontkanen、Wray L.Buntine、Petri Myllymäki、Jorma Rissanen、Henry Tirri;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:171-178

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线性结构方程模型中的联合因果效应及其在过程分析中的应用

Manabu Kuroki、Zhihong Cai;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:179-186

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确定性存在下的贝叶斯推断

里娜·德希特（Rina Dechter），大卫·拉金（David Larkin）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:187-194

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转移矩阵的降秩逼近

胡安·林;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:195-202

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大型馆藏样品的检索特性

David Madigan、Yehuda Vardi、Ishay Weissman;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，下午4点203分208秒

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要素空间中的数据中心化

玛丽娜·梅勒;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:209-216

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维度的祝福：测量集中和概率推理

Pinar Muyan，Nando de Freitas公司;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:217-224

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视频变换隐马尔可夫模型的实时在线学习

Nemanja Petrovic、Nebojsa Jojic、Brendan J.Frey、Thomas S.Huang;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:225-232

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动态信号联合表征的集成耦合隐马尔可夫模型

领导雷泽克、斯蒂芬·罗伯茨、彼得·西卡切克;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:233-239

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二元数据主成分分析的广义线性模型

Andrew I.Schein、Lawrence K.Saul、Lyle H.Ungar;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:240-247

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共轭方向法与梯度随机逼近的结合

尼科尔·施劳多夫（Nicol N.Schraudolph），托尔·格雷佩尔（Thore Graepel）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:248-253

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快速前向选择加速稀疏高斯过程回归

Matthias W.Seeger、Christopher K.I.Williams、Neil D.Lawrence;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:254-261

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提高迭代比例拟合效率的研究

Yee Whye Teh，马克斯·威林;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:262-269

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密度模型的判别模型选择

Bo Thiesson，Christopher Meek（克里斯托弗·米克）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:270-275

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稀疏贝叶斯模型的快速边缘似然最大化

迈克尔·E·蒂平、安妮塔·C·福尔;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:276-283

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重新考虑视觉跟踪的序贯重要性抽样

佩特尔·托尔马（Péter Torma，Csaba Szepesvári）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:284-291

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用半定规划求解马尔可夫随机场

菲利普·H·S·托尔;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:292-299

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面向原则特征选择：相关性、过滤器和包装器

Ioannis Tsamardinos，康斯坦丁·阿利费里斯;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:300-307

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基于伪矩匹配的树重加权置信传播算法及近似最大似然估计

Martin J.Wainwright、Tommi S.Jaakkola、Alan S.Willsky;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:308-315

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语义元语言建模的潜在最大熵方法

王少军、戴尔·舒尔曼斯、彭富春;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:316-322

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关于Boosting和指数损失

亚伯拉罕·怀纳;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:323-329

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一种主动的协同过滤方法

理查德·泽梅尔（Richard S.Zemel），克雷格·布蒂利尔（Craig Boutiler）;第九届人工智能与统计国际研讨会论文集，PMLR R4:330-337

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