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交易（TMLR）

JMLR第11卷

基于博弈论的个体分类的有效解释: 埃里克·什特鲁姆贝勒（ErikŠtrumbelj）、伊戈尔·科诺连科（Igor Kononenko）; (1):1−18, 2010.
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矩阵分解和稀疏编码的在线学习: 朱利安·迈拉尔（Julien Mairal）、弗朗西斯·巴赫（Francis Bach）、让·庞斯（Jean Ponce）、吉列尔莫·萨皮罗（Guillermo Sapiro）; (2):19−60, 2010.
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模型选择：超越Bayesian/Frequentist鸿沟: 伊莎贝尔·盖恩、阿米尔·萨夫法里、吉迪恩·德罗尔、加文·考利; (3):61−87, 2010.
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在线顺序装箱: András György、Gábor Lugosi、Görgy-Ottucs&#224；k个; (4):89−109, 2010.
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基于凸风险最小化的拒绝期权分类方法: Ming Yuan、Marten Wegkamp; (5):111−130, 2010.
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应用于二进制响应数据的分类树缺失数据方法研究: 丁玉凤，杰弗里·西蒙诺夫; (6):131−170, 2010.
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用于因果发现和分类特征选择的局部因果和马尔可夫覆盖归纳第一部分：算法和实证评估: Constantin F.Aliferis、Alexander Statnikov、Ioannis Tsamardinos、Subramani Mani、Xenofon D.Koutsoukos; (7):171−234, 2010.
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用于因果发现和分类特征选择的局部因果和马尔可夫覆盖归纳第二部分：分析和扩展: 康斯坦丁·F·阿利费里斯、亚历山大·斯塔特尼科夫、扬尼斯·Tsamardinos、萨勃拉马尼、谢诺丰·库楚科斯; (8):235−284, 2010.
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基于聚类结构约束的贝叶斯网络结构学习优化搜索: 小岛真名、埃里克·佩里耶、井冈一郎、宫野佐治; (9):285−310, 2010.
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正则化风险最小化的捆绑方法: Choon Hui Teo，S.V.N.Vishwanthan，Alex J.Smola，Quoc V.Le; (10):311−365, 2010.
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一种收敛的在线单时间尺度行动者批评算法: 罗恩·梅尔·多坦·迪·卡斯特罗; (11):367−410, 2010.
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基于张量投票的维数估计、流形学习和函数逼近: 菲利普斯·莫多海（Philippos Mordohai）、杰拉德·梅迪奥尼（Gérard Medioni）; (12):411−450, 2010.
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从信息检索角度看数据可视化中的非线性降维: 贾科·维纳（Jarkko Venna）、贾科·佩尔顿（Jaakko Peltonen）、克里斯蒂安·尼博（Kristian Nybo）、海伦娜·艾多斯（Helena Aidos）、塞缪尔·卡斯基（Samuel Kaski）; (13):451−490, 2010.
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使用几何水平集进行分类: 库什·R·瓦什尼（Kush R.Varshney）、艾伦·S·威尔斯基（Alan S.Willsky）; (14):491−516, 2010.
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稀疏主成分分析的广义幂方法: Michel Journée、Yurii Nesterov、Peter Richtárik、Rodolphe Sepulchre; (15):517−553, 2010.
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近似树核: 康拉德·里克（Konrad Rieck）、塔莫·克鲁格（Tammo Krueger）、乌尔夫·布雷菲尔德（Ulf Brefeld）、克劳斯·罗贝尔·穆勒（Klaus-Robert Müller）; (16):555−580, 2010.
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关于寻找任意过程族的预测器: 丹尼尔·里亚布科; (17):581−602, 2010.
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验证潜在结构的旋转试验: Patrick O.Perry，Art B.Owen; (18):603−624, 2010.
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为什么无监督的预培训有助于深度学习？: Dumitru Erhan、Yoshua Bengio、Aaron Courville、Pierre-Antoine Manzagol、Pascal Vincent、Samy Bengio; (19):625−660, 2010.
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错误更正输出代码库: Sergio Escalera、Oriol Pujol、Petia Radeva; (20):661−664, 2010.（机器学习开源软件论文）
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二阶双线性判别分析: 克里斯托弗罗斯·克里斯托弗鲁、罗伯特·哈拉利克、保罗·萨伊达、卢卡斯·帕拉; (21):665−685, 2010.
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关于带袋最近邻估计的收敛速度: 杰拉德·比亚（Gérard Biau）、弗雷德里克·塞鲁（Frédéric Cérou）、阿诺德·古亚德（Arnaud Guyader）; (22):687−712, 2010.
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一种快速的大尺度混合算法我₁-正则化逻辑回归: 石嘉宁、尹沃涛、斯坦利·奥舍、保罗·萨伊达; (23):713−741, 2010.
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PyBrain公司: Tom Schaul、Justin Bayer、Daan Wierstra、Yi Sun、Martin Felder、Frank Sehnke、Thomas Rückstie&#223；，Jürgen Schmidhuber; (24):743−746, 2010.
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最大相对裕度和数据相关正则化: Pannagadatta K.Shivaswamy，托尼·杰巴拉; (25):747−788, 2010.
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平稳φ-混合和β-混合过程的稳定性界: Afshin Rostamizadeh的Mehryar Mohri; (26):789−814, 2010.
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最大熵模型的迭代缩放和坐标下降方法: 黄方岚、谢卓奎、张开伟、林志仁; (27):815−848, 2010.
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一种流并行决策树算法: Yael Ben-Haim、Elad Tom-Tov; (28):849−872, 2010.
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基于自然图像关系的核图像去噪: 瓦莱罗·拉帕拉、胡安·古铁雷斯、古斯塔沃·坎普斯·瓦尔斯、杰斯&#250；s马洛; (29):873−903, 2010.
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关于积分算子的学习: 洛伦佐·罗萨斯科、米哈伊尔·贝尔金、埃内斯托·德维托; (30):905−934, 2010.
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关于谱学习: 安德烈亚斯·阿吉里奥（Andreas Argyriou）、查尔斯·米切利（Charles A.Michelli）、马西米利亚诺·蓬蒂尔（Massimiliano Pontil）; (31):935−953, 2010.
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弱标记数据半监督学习的广义期望准则: 吉迪恩·S·曼（Gideon S.Mann）、安德鲁·麦卡勒姆（Andrew McCallum）; (32):955−984, 2010.
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Kronecker图：一种网络建模方法: Jure Leskovec、Deepayan Chakrabarti、Jon Kleinberg、Christos Faloutsos、Zoubin Ghahramani; (33):985−1042, 2010.
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图结构线性程序的消息传递：近似方法和舍入方案: Pradeep Ravikumar、Alekh Agarwal、Martin J.Wainwright; (34):1043−1080, 2010.
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稀疏正则化的多级凸松弛分析: 张彤（音译）; (35):1081−1107, 2010.
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基于排序的大规模图像相似性在线学习: Gal Chechik、Varun Sharma、Uri Shalit、Samy Bengio; (36):1109−1135, 2010.
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连续时间贝叶斯网络推理与学习引擎: Christian R.Shelton、Yu Fan、William Lam、Joon Lee、Jing Xu; (37):1137−1140, 2010.（机器学习开源软件论文）
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SFO：一个用于子模块函数优化的工具箱: 安德烈亚斯·克劳斯; (38):1141−1144, 2010.（机器学习开源软件论文）
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机器学习中非光滑凸优化问题的拟Newton方法: Jin Yu、S.V.N.Vishwanathan、Simon Günter、Nicol N.Schraudolph; (39):1145−1200, 2010.
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图形内核: S.V.N.Vishwanathan、Nicol N.Schraudolph、Risi Kondor、Karsten M.Borgwardt; (40):1201−1242, 2010.
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贝叶斯估计中受限Boltzmann机的随机复杂性和推广误差: Miki Aoyagi先生; (41):1243−1272, 2010.
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基于循环演算和置信传播的平面图近似推理: VicençGómez、Hilbert J.Kappen、Michael Chertkov; (42):1273−1296, 2010.
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向人群学习: Vikas C.Raykar、Shipeng Yu、Linda H.Zhao、Gerardo Hermosillo Valadez、Charles Florin、Luca Bogoni、Linda Moy; (43):1297−1322, 2010.
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无监督监督学习I：无标签估计分类和回归误差: Pinar Donmez、Guy Lebanon、Krishnakumar Balasubramanian; (44):1323−1351, 2010.
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分类中翻译不变量核的学习: 卡马列丁·吉亚西·西拉齐、雷扎·萨法巴赫什、穆斯塔法·沙姆西; (45):1353−1390, 2010.
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一致非参数独立性检验: 亚瑟·格雷顿（Arthur Gretton），拉什洛·戈菲（LászlóGyörfi）; (46):1391−1423, 2010.
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层次聚类方法的特征、稳定性和收敛性: 冈纳·卡尔松（Gunnar Carlsson），法昆多·梅莫利（Facundo Mémoli）; (47):1425−1470, 2010.
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基于线性SVM的低阶多项式数据映射训练与测试: 张银文、谢卓娟、张凯伟、迈克尔·林加德、林志仁; (48):1471−1490, 2010.
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二次规划特征选择: 艾琳·罗德里格斯·卢扬、拉蒙·韦尔塔、查尔斯·埃尔坎、卡洛斯·圣克鲁斯; (49):1491−1516, 2010.
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Hilbert空间嵌入与概率测度的度量: Bharath K.Sriperumbudur、Arthur Gretton、Kenji Fukumizu、Bernhard Schölkopf、Gert R.G.Lanckriet; (50):1517−1561, 2010.
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强化学习的近最优后悔界: 托马斯·贾克斯、罗纳德·奥尔特纳、彼得·奥尔; (51):1563−1600, 2010.
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MOA：大规模在线分析: 阿尔伯特·比费特（Albert Bifet）、杰夫·霍姆斯（Geoff Holmes）、理查德·柯克比（Richard Kirkby）、伯恩哈德·普法林格（Bernhard Pfahringer）; (52):1601−1604, 2010.（机器学习开源软件论文）
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无噪声选择分类的基础: Ran El-Yaniv、Yair Wiener; (53):1605−1641, 2010.
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因果推理导论: 彼得·斯皮特斯; (54):1643−1662, 2010.
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基于一致性的分布式支持向量机: 佩德罗·福雷罗（Pedro A.Forero）、阿方索·卡诺（Alfonso Cano）、乔治奥斯·吉安纳基斯（Georgios B.Giannakis）; (55):1663−1707, 2010.
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基于非高斯性的结构向量自回归模型估计: Aapo Hyvärinen、Kun Zhang、Shohei Shimizu、Patrik O.Hoyer; (56):1709−1731, 2010.
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FastInf：一个高效的近似推理库: Ariel Jaimovich、Ofer Meshi、Ian McGraw、Gal Elidan; (57):1733−1736, 2010.（机器学习开源软件论文）
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任务转移的演化静态表示: Phillip Verbancsics、Kenneth O.Stanley; (58):1737−1769, 2010.
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稀疏图形因子模型中基于变分均值场退火的贝叶斯学习: 吉田良彦（Ryo Yoshida）、迈克·韦斯特（Mike West）; (59):1771−1798, 2010.
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SHOGUN机器学习工具箱: Sören Sonnenburg、Gunnar Rätsch、Sebastian Henschel、Christian Widmer、Jonas Behr、Alexander Zien、Fabio de Bona、Alexander Binder、Christial Gehl、Vojtěch Franc; (60):1799−1802, 2010.（机器学习开源软件论文）
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如何解释个人分类决策: David Baehrens、Timon Schroeter、Stefan Harmeling、Motoaki Kawanabe、Katja Hansen、Klaus Robert Müller; (61):1803−1831, 2010.
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研究分类器性能的排列测试: 马库斯·奥贾拉（Markus Ojala）、杰玛·加里加（Gemma C.Garriga）; (62):1833−1863, 2010.
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稀疏谱高斯过程回归: Miguel Lázaro-Gredilla，Joaquin Quiñnero-Candela，Carl Edward Rasmussen，An&#237；巴尔·菲格雷亚斯·维达尔; (63):1865−1881, 2010.
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快速可扩展的本地内核机: 尼古拉·塞加塔（Nicola Segata）、恩里科·布兰齐埃里（Enrico Blanzieri）; (64):1883−1926, 2010.
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非ID数据的彩色PAC-Bays边界：在排序和稳态β-混合过程中的应用: Liva Ralaivola、Marie Szafranski、Guillaume Stempfel; (65):1927−1956, 2010.
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存在缺失值时主成分分析的实用方法: 亚历山大·伊林（Alexander Ilin）、塔帕尼·莱科（Tapani Raiko）; (66):1957−2000, 2010.
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结构隐变量模型的后验正则化: Kuzman Ganchev，Jo&#227；o格拉萨、詹妮弗·吉伦沃特、本·塔斯卡; (67):2001−2049, 2010.
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基于计算机设计的代理建模和自适应采样工具箱: 德克·戈里森（Dirk Gorissen）、伊沃·库库特（Ivo Couckuyt）、皮特·德梅斯特（Piet Demester）、汤姆·达内（Tom Dhane）、卡雷尔·克朗贝奇（Karel Crombecq）; (68):2051−2055, 2010.（机器学习开源软件论文）
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噪声条目的矩阵补全: Raghunandan H.Keshavan、Andrea Montanari、Sewoong Oh; (69):2057−2078, 2010.
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模型选择中的过度填充和性能评估中的后续选择偏差: 加文·C·考利（Gavin C.Cawley）、尼古拉·L·C·塔尔博特（Nicola L.C.Talbot）; (70):2079−2107, 2010.
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基于模型的Boosting 2.0: 托尔斯滕·霍霍恩、彼得·鲍尔曼、托马斯·科尼布、马蒂亚斯·施密德、本杰明·霍夫纳; (71):2109−2113, 2010.（机器学习开源软件论文）
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连续时间贝叶斯网络的重要性抽样: 于凡、徐静、克里斯蒂安·谢尔顿; (72):2115−2140, 2010.
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异质性疾病分子分类的匹配基因选择和委员会分类器: 余国强、冯元健、大卫·J·米勒、宣建华、埃里克·P·霍夫曼、罗伯特·克拉克、本·戴维森、李明施、王悦; (73):2141−2167, 2010.
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libDAI：用于图形模型中离散近似推理的免费开源C++库: 乔里斯·穆伊吉（Joris M.Mooij）; (74):2169−2173, 2010.（机器学习开源软件论文）
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学习梯度：推断几何和统计相关性的预测模型: 吴强（Qiang Wu）、贾斯汀·吉尼（Justin Guiney）、毛罗·马吉奥尼（Mauro Maggioni）、赛扬·慕克吉（Sayan Mukherjee）; (75):2175−2198, 2010.
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正则判别分析、岭回归及超越: 张志华、戴光、徐聪富、迈克尔·乔丹; (76):2199−2228, 2010.
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勘误表：SGDQN不够谨慎: 安托万·博德斯（Antoine Bordes）、莱昂·博图（Léon Bottou）、帕特里克·加里纳里（Patrick Gallinari）、乔纳森·张（Jonathan Chang）、S.亚历克斯·史密斯（S.Alex Smith）; (77):2229−2240, 2010.
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相关高斯设计的受限特征值性质: Garvesh Raskutti、Martin J.Wainwright、Bin Yu; (78):2241−2259, 2010.
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基于线性规划的高维逆协方差矩阵估计: 明元; (79):2261−2286, 2010.
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学习大型不完备矩阵的谱正则化算法: Rahul Mazumder、Trevor Hastie、Robert Tibshirani; (80):2287−2322, 2010.
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贝叶斯网络分类器鉴别结构学习的有效启发式方法: Franz Pernkopf、Jeff A.Bilmes; (81):2323−2360, 2010.
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稀疏随机投影下的高维变量选择：测量稀疏性和统计效率: 达波·奥米迪兰，马丁·温赖特; (82):2361−2386, 2010.
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复合二进制损失: 马克·里德（Mark D.Reid）、罗伯特·威廉姆森（Robert C.Williamson）; (83):2387−2422, 2010.
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基于共轭函数的稀疏半监督学习: 孙世良，约翰·肖·泰勒; (84):2423−2455, 2010.
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Rademacher复杂性与主动学习中过度风险的界定: 弗拉基米尔·科尔钦斯基; (85):2457−2485, 2010.
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空间中心：高维数据中常见的最近邻: 米洛什·拉多瓦诺维&#263；亚历山德罗斯·纳诺普洛斯（Alexandros Nanopoulos）、米尔贾娜·伊万诺维（Mirjana Ivanovi）&#263；; (86):2487−2531, 2010.
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WEKA–Java开源项目经验: Remco R.Bouckaert、Eibe Frank、Mark A.Hall、Geoffrey Holmes、Bernhard Pfahringer、Peter Reutemann、Ian H.Witten; (87):2533−2541, 2010.
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正则化随机学习和在线优化的双重平均方法: 林晓; (88):2543−2596, 2010.
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随机复合似然: Joshua V.Dillon，盖伊·黎巴嫩; (89):2597−2633, 2010.
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可学习性、稳定性和一致收敛性: Shai Shalev-Shwartz、Ohad Shamir、Nathan Srebro、Karthik Sridharan; (90):2635−2670, 2010.
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自回归过程图形模型中的拓扑选择: Jitkomut Songsiri，Lieven Vandenberghe; (91):2671−2705, 2010.
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使用上下文表示有效学习上下文无关语言: 亚历山大·克拉克、雷米·伊劳、阿默里·哈布拉德; (92):2707−2744, 2010.
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连续时间贝叶斯网络的平均场变分逼近: Ido Cohn、Tal El-Hay、Nir Friedman、Raz Kupferman; (93):2745−2783, 2010.
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部分监控下的后悔界限与Minimax政策: Jean-Yves Audibert，塞巴斯蒂安·布贝克; (94):2785−2836, 2010.
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聚类比较的信息论度量：变量、属性、归一化和机会修正: 阮宣荣、朱利安·埃普斯、詹姆斯·贝利; (95):2837−2854, 2010.
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期望截断与生成模型训练中预选的益处: 朱利安·艾格特·Jörg Lücke; (96):2855−2900, 2010.
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在线多任务分类的线性算法: 乔瓦尼·卡瓦兰蒂、尼古拉·切萨·比安奇、克劳迪奥·詹蒂莱; (97):2901−2934, 2010.
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大尺度SVM问题的树分解: 傅昌、郭建阳、林晓荣、陆志仁; (98):2935−2972, 2010.
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半监督新颖性检测: Gilles Blanchard、Gyemin Lee、Clayton Scott; (99):2973−3009, 2010.
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机器学习高斯过程（GPML）工具箱: 卡尔·爱德华·拉斯穆森（Carl Edward Rasmussen）、汉内斯·尼克斯（Hannes Nickisch）; (100):3011−3015, 2010.（机器学习开源软件论文）
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概率语法非监督学习中的协方差: 谢·科恩（Shay B.Cohen）、诺亚·史密斯（Noah A.Smith）; (101):3017−3051, 2010.
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诱导树替换语法: 特雷弗·科恩（Trevor Cohn）、菲尔·布伦索姆（Phil Blunsom）、莎朗·戈德沃特（Sharon Goldwater）; (102):3053−3096, 2010.
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提取MRF与对称团电位耦合的集合推断: Rahul Gupta、Sunita Sarawagi、Ajit A.Diwan; (103):3097−3135, 2010.
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强化学习的广义路径积分控制方法: 埃文格洛斯·西奥多罗（Evangelos Theodorou）、乔纳斯·布赫利（Jonas Buchli）、斯特凡·沙尔（Stefan Schaal）; (104):3137−3181, 2010.
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大规模L1规则线性分类优化方法与软件的比较: 郭学元、张凯伟、谢卓辉、林志仁; (105):3183−3234, 2010.
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固定形式变分贝叶斯的近似黎曼共轭梯度学习: Antti Honkela、Tapani Raiko、Mikael Kuusela、Matti Tornio、Juha Karhunen; (106):3235−3268, 2010.
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基于Dirichlet过程先验的不完全数据分类: 王春平、廖学军、卡林、邓森; (107):3269−3311, 2010.
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成本敏感学习中的最大可能性：模型规格、近似值和上限: 杰切克·德莫乔夫斯基、保罗·萨伊达、卢卡斯·帕拉; (108):3313−3332, 2010.
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学习实例特定预测模型: 希亚姆·维斯韦斯瓦兰（Shyam Visweswaran）、格雷戈里·库珀（Gregory F.Cooper）; (109):3333−3369, 2010.
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堆叠去噪自编码器：使用局部去噪准则学习深层网络中的有用表示: 帕斯卡·文森特（Pascal Vincent）、雨果·拉罗谢尔（Hugo Larochelle）、伊莎贝尔·拉朱伊（Isabelle Lajoie）、约舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、皮埃尔·安托因·曼扎戈; (110):3371−3408, 2010.
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L（左）_第页-嵌套对称分布: 费比安·辛兹（Fabian Sinz）、马蒂亚斯·贝奇（Matthias Bethge）; (111):3409−3451, 2010.
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条件独立性推理的有效算法: Remco Bouckaert、Raymond Hemmecke、Silvia Lindner、Milan Studen&#253；; (112):3453−3479, 2010.
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无限秩的指数模型: 玛丽娜·梅尔&#259；、乐宝; (113):3481−3518, 2010.
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Lasso和Dantzig选择器的速率最小值我_q个损失我_第页球: Fei Ye、Cun-Hui Zhang; (114):3519−3540, 2010.
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用于语法学习的增量Sigmoid信念网络: 詹姆斯·亨德森、伊万·蒂托夫; (115):3541−3570, 2010.
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奇异学习理论中Bayes交叉验证的渐近等价性和广泛适用的信息准则: 渡边秀美; (116):3571−3594, 2010.
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共聚及超越的PAC-Baysian分析: 叶夫根尼·塞尔丁（Yevgeny Seldin）、纳夫塔利·蒂什比（Naftali Tishby）; (117):3595−3646, 2010.
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学习非静态动态贝叶斯网络: 约书亚·W·罗宾逊（Joshua W.Robinson）、亚历山大·哈丁克（Alexander J.Hartemink）; (118):3647−3680, 2010.
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