JMLR第12卷
- 机器学习技术在机器翻译短语运动建模中的应用
- Yizhao Ni、Craig Saunders、Sandor Szedmak、Mahesan Niranjan; (1):1−30, 2011.
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- 截断凸模型的改进运动
- M.Pawan Kumar、Olga Veksler、Philip H.S.Torr; (2):31−67, 2011.
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- CARP：寻找优秀聚类算法的软件
- 沃洛德米尔·梅尼科夫（Volodymyr Melnykov）、兰扬·迈特拉（Ranjan Maitra）; (3):69−73, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 基于最大熵判别的多任务稀疏性
- 托尼·杰巴拉; (4):75−110, 2011.
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- 贝叶斯广义核混合模型
- 张志华、戴光、迈克尔·乔丹; (5):111−139, 2011.
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- 无偏移训练SVM
- 英戈·斯坦沃特（Ingo Steinwart）、唐·胡斯（Don Hush）、克林特·斯科维尔（Clint Scovel）; (6):141−202, 2011.
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- 物流断棒流程
- 鲁仁、兰杜、劳伦斯·卡林、大卫·邓森; (7):203−239, 2011.
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- 基于扰动先导算法的无界损失在线学习
- 弗拉基米尔·维尤金; (8):241−266, 2011.
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- 在线排名的贝叶斯近似方法
- Ruby C.Weng、Chih-Jen Lin; (9):267−300, 2011.
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- 累积分布网络和导数-乘积算法：图上累积分布函数的模型和推断
- Jim C.Huang、Brendan J.Frey; (10):301−348, 2011.
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- 合作教学模式
- 桑德拉·齐勒斯（Sandra Zilles）、斯特芬·兰格（Steffen Lange）、罗伯特·霍尔特（Robert Holte）、马丁·津科维奇（Martin Zinkevich）; (11):349−384, 2011.
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- 水平集上谱聚类的算子范数收敛性
- 布鲁诺·佩利蒂埃（Bruno Pelletier）、皮埃尔·普德洛（Pierre Pudlo）; (12):385−416, 2011.
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- 潜在高斯模型中的近似边界
- 汤姆·赫斯克斯·博顿·塞克; (13):417−454, 2011.
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- 无监督依赖分析中的后验稀疏性
- Jennifer Gillenwater，Kuzman Ganchev，Joã；o格拉萨、费尔南多·佩雷拉、本·塔斯卡; (14):455−490, 2011.
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- 学习多模式相似性
- 布莱恩·麦克菲，格特·兰克里特; (15):491−523, 2011.
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- 群体和多任务稀疏学习的最小描述长度惩罚
- Paramveer S.Dhillon、Dean Foster、Lyle H.Ungar; (16):525−564, 2011.
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- 可变稀疏核学习
- Jonathan Aflalo、Aharon Ben Tal、Chiranjib Bhattacharyya、Jagarlapudi Saketha Nath、Sankaran Raman; (17):565−592, 2011.
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- 固定秩半正定矩阵的回归：黎曼方法
- Gilles Meyer、Silvère Bonnabel、Rodolphe Sepulchre; (18):593−625, 2011.
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- 利用设计实验筛选和优化ILP参数
- 阿什温·斯里尼瓦桑（Ganesh Ramakrishnan）; (19):627−662, 2011.
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- 基于约束的贝叶斯网络有效结构学习
- 凯西奥·德坎波斯（Cassio P.de Campos），强吉（Qiang Ji）; (20):663−689, 2011.
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- 部分可观测环境下的逆强化学习
- Jaedeug Choi、Kee-Eung Kim; (21):691−730, 2011.
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- 二进制实验的信息、分歧和风险
- 马克·里德（Mark D.Reid）、罗伯特·威廉姆森（Robert C.Williamson）; (22):731−817, 2011.
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- 排名和生存分析的学习转换模型
- Vanya Van Belle、Kristiaan Pelckmans、Johan A.K.Suykens、Sabine Van Huffel; (23):819−862, 2011.
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- 稀疏线性可辨识多元建模
- 里卡多·赫诺（Ricardo Henao），奥勒·温特（Ole Winther）; (24):863−905, 2011.
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- 森林密度估算
- 刘汉、徐敏、顾海杰、阿努帕姆·古普塔、约翰·拉弗蒂、拉里·瓦瑟曼; (25):907−951, 2011.
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- 我第页-规范多核学习
- 马吕斯·克罗夫特、乌尔夫·布雷菲尔德、索伦·索尼伯格、亚历山大·齐恩; (26):953−997, 2011.
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- 基于长期时间序列数据的心血管事件无监督相似性风险分层
- Zeeshan Syed、John Guttag; (27):999−1024, 2011.
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- 生成高维时间序列的两种分布式状态模型
- Graham W.Taylor、Geoffrey E.Hinton、Sam T.Roweis; (28):1025−1068, 2011.
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- 差异私人经验风险最小化
- 卡马利卡·乔杜里（Kamalika Chaudhuri）、克莱尔·蒙特利奥尼（Claire Monteleoni）、阿南德·萨瓦特（Anand D.Sarwate）; (29):1069−1109, 2011.
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- 基于Wigner边缘的电波盲源分离
- Lars Omlor、Martin A.Giese; (30):1111−1148, 2011.
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- 在Primal中训练的Laplacian支持向量机
- 米哈伊尔·贝尔金（Mikhail Belkin）·斯特凡诺·梅拉奇（Stefano Melacci）; (31):1149−1184, 2011.
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- 印度自助餐过程：介绍与回顾
- 托马斯·格里菲斯（Thomas L.Griffiths），佐宾·加拉马尼（Zoubin Ghahramani）; (32):1185−1224, 2011.
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- DirectLiNGAM：学习线性非高斯结构方程模型的直接方法
- 清水秀、稻津隆彦、松川康弘、阿波·海瓦里宁、川原吉彦、瓦戌隆、帕特里克·O·霍耶、肯尼思·博伦; (33):1225−1248, 2011.
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- 局部定义的主曲线和曲面
- Deniz Erdogmus，Umut Ozertem; (34):1249−1286, 2011.
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- 良性盗贼的更好算法
- Elad Hazan、Satyen Kale; (35):1287−1311, 2011.
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- 一类简单的非参数核学习算法
- 庄金凤、Ivor W.Tsang、Steven C.H.Hoi; (36):1313−1347, 2011.
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- Max-Product消息传递的更快算法
- 朱利安·麦考利（Julian J.McAuley），蒂贝里奥·卡埃塔诺（Tibério S.Caetano）; (37):1349−1388, 2011.
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- 链的聚类算法
- 安蒂·乌科宁; (38):1389−1423, 2011.
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- 语法归纳、语言表征和语言学习专题导论
- Dorota Głowacka、John Shawe Taylor、Alex Clark、Colin de la Higuera、Mark Johnson; (39):1425−1428, 2011.
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- 使用核方法学习鲁棒关联搜索模型
- 吴伟、徐军、李杭、小山聪; (40):1429−1458, 2011.
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- 计算效率高的卷积多输出高斯过程
- 莫里西奥·A·阿尔瓦雷斯，尼尔·D·劳伦斯; (41):1459−1500, 2011.
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- 从部分标签中学习
- 蒂莫西·库尔、本·萨普、本·塔斯卡; (42):1501−1536, 2011.
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- 稀疏正则估计对偶增广拉格朗日算法的超线性收敛性
- Ryota Tomioka、Taiji Suzuki、Masashi Sugiyama; (43):1537−1586, 2011.
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- 双重更新在线学习
- 赵培林（Peilin Zhao）、史蒂文·霍华德（Steven C.H.Hoi）、荣进（Rong Jin）; (44):1587−1615, 2011.
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- 学习高维马尔可夫森林分布：错误率分析
- Vincent Y.F.Tan、Animashree Anandkumar、Alan S.Willsky; (45):1617−1653, 2011.
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- X（X）-武装匪徒
- 塞巴斯蒂安·布贝克、雷米·穆诺斯、吉尔斯·斯托尔茨、塞佩斯瓦里; (46):1655−1695, 2011.
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- 大空间数据集快速高斯过程回归的区域分解方法
- 赤宇公园、建华Z.Huang、于丁; (47):1697−1728, 2011.
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- 部分可观测马尔可夫决策过程的贝叶斯学习与规划方法
- Stéphane Ross、Joelle Pineau、Brahim Chaib-draa、Pierre Kreitmann; (48):1729−1770, 2011.
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- 学习潜在树图形模型
- Myung Jin Choi、Vincent Y.F.Tan、Animashre Anandkumar、Alan S.Willsky; (49):1771−1812, 2011.
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- 超解析最优聚合
- Stéphane Gaêffas，Guillaume Lecué; (50):1813−1833, 2011.
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- 基于均衡裕度的Boosting算法改进裕度分析
- 王利伟、杉山正树、荆兆祥、程阳、周志华、冯菊富; (51):1835−1863, 2011.
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- 随机方法我1-规范化损失最小化
- Shai Shalev-Shwartz，Ambuj Tewari; (52):1865−1892, 2011.
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- 部分监控的内部后悔：基于校准的优化算法
- 维亚尼·珀切特; (53):1893−1921, 2011.
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- 广义线性模型的Dirichlet过程混合
- 劳伦·汉纳（Lauren A.Hannah）、大卫·M·布莱（David M.Blei）、沃伦·鲍威尔（Warren B.Powell）; (54):1923−1953, 2011.
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- 存在相关误差的核回归
- Kris De Brabanter、Jos De Brabanter、Johan A.K.Suykens、Bart De Moor; (55):1955−1976, 2011.
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- 广义TD学习
- 上野津史、前田信一、川本本木、石井信; (56):1977−2020, 2011.
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- arules R-Package生态系统：从大型交易数据集中分析有趣的模式
- Michael Hahsler、Sudheer Chelluboina、Kurt Hornik、Christian Buchta; (57):2021−2025, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 高维核主成分分析中方差膨胀的一种解决方法
- Trine Julie Abrahamsen、Lars Kai Hansen; (58):2027−2044, 2011.
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- 利用最佳匹配方程进行有效强化学习
- Harm van Seijen、Shimon Whiteson、Hado van Hasselt、Marco Wiering; (59):2045−2094, 2011.
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- 非参数高斯过程方法的信息率
- Aad van der Vaart、Harry van Zanten; (60):2095−2119, 2011.
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- 在线学习和随机优化的自适应子梯度方法
- 约翰·杜奇（John Duchi）、伊拉德·哈赞（Elad Hazan）、约拉姆·辛格（Yoram Singer）; (61):2121−2159, 2011.
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- 序列预测问题可实现与不可实现情形的关系
- 达尼尔·里亚布科; (62):2161−2180, 2011.
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- 基于因子化条件对数似然的贝叶斯网络判别学习
- Alexandra M.Carvalho、Teemu Roos、Arlindo L.Oliveira、Petri Myllymä；ki公司; (63):2181−2210, 2011.
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- 多核学习算法
- Mehmet Gönen、Ethem Alpaydin; (64):2211−2268, 2011.
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- 不可知主动学习的平滑性、不一致系数和标签复杂性
- 王利伟（Liwei Wang）; (65):2269−2292, 2011.
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- MSVMpack:一个多类支持向量机包
- Yann Guermeur的Fabien Lauer; (66):2293−2296, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 分层稀疏编码的近似方法
- 鲁道夫·杰纳顿、朱利安·迈拉尔、纪尧姆·奥博金斯基、弗朗西斯·巴赫; (67):2297−2334, 2011.
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- 用两阶段语言模型产生幂律分布和阻尼词频
- Sharon Goldwater、Thomas L.Griffiths、Mark Johnson; (68):2335−2382, 2011.
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- 华夫饼干：机器学习工具包
- 迈克尔·盖斯勒; (69):2383−2387, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 测度的普遍性、特征核与RKHS嵌入
- Bharath K.Sriperumbudur、Kenji Fukumizu、Gert R.G.Lanckriet; (70):2389−2410, 2011.
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- MULAN：用于多标签学习的Java库
- Grigorios Tsoumakas、Eleftherios Spyromitros-Xioufis、Jozef Vilcek、Ioannis Vlahavas; (71):2411−2414, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 多任务学习中的联合支持恢复
- Mladen Kolar、John Lafferty、Larry Wasserman; (72):2415−2435, 2011.
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- 学习最优贝叶斯网络结构的并行算法
- 田田佳彦、今本正也、宫野佐治; (73):2437−2459, 2011.
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- 距离相关的中餐厅流程
- 大卫·M·布莱，彼得·弗雷泽; (74):2461−2488, 2011.
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- LPmade:链接预测变得简单
- Ryan N.Lichtenwalter、Nitesh V.Chawla; (75):2489−2492, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 从头开始的自然语言处理（几乎）
- Ronan Collobert、Jason Weston、Léon Bottou、Michael Karlen、Koray Kavukcuoglu、Pavel Kuksa; (76):2493−2537, 2011.
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- Weisfeiler Lehman图核
- Nino Shervashidze、Pascal Schweitzer、Erik Jan van Leeuwen、Kurt Mehlhorn、Karsten M.Borgwardt; (77):2539−2561, 2011.
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- 深网络的核分析
- 格雷戈里·蒙塔冯、米基奥·布劳恩、克劳斯·罗贝特·穆勒; (78):2563−2581, 2011.
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- 贝叶斯矩阵分解的理论分析
- 中岛信一、杉山正树; (79):2583−2648, 2011.
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- 贝叶斯协同训练
- 于世鹏（Shipeng Yu）、克里希纳普拉姆（Balaji Krishnapuram）、罗莎莱斯（Rómer Rosales）、拉奥（R.Bharat Rao）; (80):2649−2680, 2011.
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- 结构化稀疏的凸和网络流优化
- 朱利安·迈拉尔、鲁道夫·杰纳顿、纪尧姆·奥博金斯基、弗朗西斯·巴赫; (81):2681−2720, 2011.
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- 具有互斥类成员关系的大幅度层次分类
- 王慧欣、沈晓彤、潘伟; (82):2721−2748, 2011.
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- 基于层次Dirichlet过程的文本主题层次的非参数估计
- Elias Zavitsanos、Georgios Paliouras、George A.Vouros; (83):2749−2775, 2011.
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- 具有稀疏诱导范数的结构变量选择
- 鲁道夫·杰纳顿、珍妮·伊夫·奥迪伯特、弗朗西斯·巴赫; (84):2777−2824, 2011.
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- Scikit-learn：Python中的机器学习
- 费比安·佩德雷戈萨、加尔·瓦罗佐、亚历山大·格兰福特、文森特·米歇尔、伯特兰·蒂里昂、奥利维尔·格里塞尔、马修·布隆德尔、彼得·普雷滕霍弗、罗恩·维斯、文森特杜堡、杰克·范德普拉斯、亚历山大·帕索斯、大卫·库纳波、马蒂埃·布鲁彻、马蒂厄·佩罗、埃杜瓦德·杜切斯奈; (85):2825−2830, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- Neyman-Pearson分类、凸性和随机约束
- Philippe Rigollet、Xin Tong; (86):2831−2855, 2011.
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- 具有部分可观测属性的高效学习
- 尼科洛·塞萨·比安奇（NicolóCesa Bianchi）、沙伊·沙列夫·施瓦茨（Shai Shalev-Shwartz）、奥哈德·沙米尔（Ohad Shamir）; (87):2857−2878, 2011.
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- 高效全局优化算法的收敛速度
- 亚当·D·布尔; (88):2879−2904, 2011.
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- 分类和排序算法的等价关系
- ⑩eyda Ertekin，Cynthia Rudin; (89):2905−2929, 2011.
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- 顺序抽样的层次知识梯度
- Martijn R.K.Mes、Warren B.Powell、Peter I.Frazier; (90):2931−2974, 2011.
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- 基于高斯图形模型的高维协方差估计
- 周书恒、菲利普·吕蒂曼、徐敏、彼得·鲍尔曼; (91):2975−3026, 2011.
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- 值函数逼近的鲁棒近似双线性规划
- 马雷克·佩特里克（Marek Petrik）、什洛莫·齐尔伯斯坦（Shlomo Zilberstein）; (92):3027−3063, 2011.
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- 静态子空间分析工具箱
- Jan Saputra Müller、Paul von Bünau、Frank C.Meinecke、Franz J.Király、Klaus Robert Müller; (93):3065−3069, 2011.（机器学习开源软件论文）
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- 很可能，只有深深的信念是不够的
- 卢卡斯·泰斯、塞巴斯蒂安·格温、费边·辛兹、马蒂亚斯·贝奇; (94):3071−3096, 2011.
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- 使用加性核高效生成可视化代码集
- 吴建新（Jianxin Wu）、谭伟钦（Wei-Chian Tan）、詹姆斯·雷格（James M.Rehg）; (95):3097−3118, 2011.
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- 无监督监督学习II：基于Margin的无标签分类
- Krishnakumar Balasubramanian、Pinar Donmez、Guy Lebanon; (96):3119−3145, 2011.
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- 图形模型中的自适应精确推理
- 奥祖·苏梅尔、乌穆特·阿卡尔、亚历山大·伊勒、兰戈帕尔·梅图; (97):3147−3186, 2011.
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- 高维协方差矩阵的群Lasso估计
- Jérémie Bigot、Rolando J.Biscay、Jean-Michel Loubes、Lillian Muñiz-Alvarez; (98):3187−3225, 2011.
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- 一个学生的稳健高斯过程回归-t吨可能性
- Pasi Jylänki、Jarno Vanhatalo、Aki Vehtari; (99):3227−3257, 2011.
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- 词典学习的样本复杂性
- Daniel Vainscher、Shie Mannor、Alfred M.Bruckstein; (100):3259−3281, 2011.
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- 一般马尔可夫模型边缘似然的渐近行为
- 彼得罗·兹维尔尼克; (101):3283−3310, 2011.
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- 基于测度传播的半监督学习
- Amarnag Subramanya、Jeff Bilmes; (102):3311−3370, 2011.
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- 结构化稀疏性学习
- 黄俊洲、张彤、德米特里斯·梅塔克斯; (103):3371−3412, 2011.
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- 矩阵补全的一种简单方法
- 本杰明·雷奇特; (104):3413−3430, 2011.
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- 分布式异步学习矢量量化算法的收敛性
- 贝诺帕特拉; (105):3431−3466, 2011.
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