JMLR第8卷
- 用于集成构建的非线性Boosting投影
- 尼科拉斯·加西亚·佩德拉哈斯、塞萨尔·加西娅·奥索里奥、科林·菲菲; (1):1−33, 2007.
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- Dirichlet过程先验分类的多任务学习
- 亚雪、廖学军、劳伦斯·卡林、巴拉吉·克里希纳普拉姆; (2):35−63, 2007.
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- 基于中心的聚类方法的统一连续优化框架
- 马克·特布勒; (3):65−102, 2007.
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- 不精确类分布的Minimax后悔分类器
- 罗西奥·阿莱兹·罗德里格斯（Rocío Alaiz-Rodríguez）、艾丽西亚·格雷罗·库里塞斯（Alicia Guerrero-Couriesses）、杰苏斯·西德·苏埃罗（Jesús Cid-Sueiro）; (4):103−130, 2007.
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- 基于汇总统计的数据集之间的距离
- 尼古拉·塔蒂; (5):131−154, 2007.
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- 潜在变量模型的变分贝叶斯学习的构建块
- Tapani Raiko、Harri Valpola、Markus Harva、Juha Karhunen; (6):155−201, 2007.
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- 分离的球面高斯混合体EM的概率分析
- 桑乔伊·达斯古普塔（Sanjoy Dasgupta）、伦纳德·舒尔曼（Leonard Schulman）; (7):203−226, 2007.
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- 感知器算法的噪声容限变量
- 加布里埃尔·瓦奇曼·罗尼·卡顿; (8):227−248, 2007.
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- 具有可变方差的高斯函数的可学习性
- Yiming Ying、Ding Xuan Zhou（丁宣周）; (9):249−276, 2007.
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- 从相关和不相关数据中分离学习模型
- Ariel Elbaz、Homin K.Lee、Rocco A.Servedio、Andrew Wan; (10):277−290, 2007.
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- 评“核心向量机：超大数据集上的快速SVM训练”
- 加列·卢斯利（Gaélle Loosli），圣卡努（Stéphane Canu）; (11):291−301, 2007.
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- 通用多项式时间分解算法
- 尼古拉斯名单，汉斯·乌里希·西蒙; (12):303−321, 2007.
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- LVQ算法的动态性和泛化能力
- Michael Biehl、Anarta Ghosh、Barbara Hammer; (13):323−360, 2007.
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- 核典型相关分析的统计一致性
- Kenji Fukumizu、Francis R.Bach、Arthur Gretton; (14):361−383, 2007.
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- 用矩阵值核学习等变函数
- 汉斯·伯克哈特·马可·雷塞特; (15):385−408, 2007.
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- 增强分类树和类概率/分位数估计
- David Mease、Abraham J.Wyner、Andreas Buja; (16):409−439, 2007.
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- 值正则化与Fenchel对偶
- Ryan M.Rifkin、Ross A.Lippert; (17):441−479, 2007.
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- 整合NaÃve Bayes和FOIL
- Niels Landwehr、Kristian Kersting、Luc De Raedt; (18):481−507, 2007.
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- 模式识别中特征选择的一种随机算法
- 塞巴斯蒂安·加达特（Sébastien Gadat）、劳伦特·尤尼斯（Laurent Younes）; (19):509−547, 2007.
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- 用LOGAN-H学习喇叭表达
- Marta Arias、Roni Khardon、Jéróme Maloberti; (20):549−587, 2007.
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- 多项式时间模式识别的一致特征选择
- 罗兰·尼尔森（Roland Nilsson）、何塞·佩尼亚（JoséM.Peña）、约翰·比约克格伦（Johan Björkegren）、杰斯珀·特涅尔（Jesper Tegnér）; (21):589−612, 2007.
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- 用PC-算法估计高维有向非循环图
- 马库斯·卡利什（Markus Kalisch）、彼得·鲍尔曼（Peter Bühlmann）; (22):613−636, 2007.
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- 用于高维分类的边缘树
- Robert Tibshirani、Trevor Hastie; (23):637−652, 2007.
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- 关系依赖网络
- 詹妮弗·内维尔（Jennifer Neville）、大卫·延森（David Jensen）; (24):653−692, 2007.
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- 动态条件随机场：用于序列数据标记和分割的因子化概率模型
- Charles Sutton、Andrew McCallum、Khashayar Rohanimanesh; (25):693−723, 2007.
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- 金字塔匹配核：具有特征集的有效学习
- 克里斯汀·格劳曼（Kristen Grauman）、特雷弗·达雷尔（Trevor Darrell）; (26):725−760, 2007.
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- 无限非平衡Logistic回归
- Art B.欧文; (27):761−773, 2007.
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- 稀疏性与条件概率估计：一些渐近结果
- Peter L.Bartlett，Ambuj Tewari; (28):775−790, 2007.
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- Rankboost的凹面学习者
- Ofer Melnik、Yehuda Vardi、Cun-Hui Zhang; (29):791−812, 2007.
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- 基尼支持向量机：基于二次熵的稳健多类概率回归
- 桑塔努·查克拉巴蒂（Shantanu Chakrabartty），格特·考文伯格（Gert Cauwenberghs）; (30):813−839, 2007.
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- 利用超参数贝叶斯正则化防止模型选择过程中的过拟合
- 加文·C·考利（Gavin C.Cawley）、尼古拉·L·C·塔尔博特（Nicola L.C.Talbot）; (31):841−861, 2007.
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- PAC Bayesian和一般链式边界的组合
- Jean-Yves Audibert、Olivier Bousquet; (32):863−889, 2007.
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- 决策树的任意时刻学习
- Saher Esmeir，Shaul Markovitch; (33):891−933, 2007.
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- 网络数据分类：工具包和单变量案例研究
- 福斯特教务长Sofus A.Macskassy; (34):935−983, 2007.
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- 基于重要性加权交叉验证的协变量移位自适应
- Masashi Sugiyama、Matthias Krauledat、Klaus-Robert Müller; (35):985−1005, 2007.
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- 关于多类分类方法的一致性
- Ambuj Tewari，Peter L.Bartlett先生; (36):1007−1025, 2007.
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- 基于局部Fisher判别分析的多模标记数据降维
- 杉山正树; (37):1027−1061, 2007.
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- 欠完备盲子空间反褶积
- Zoltán Szabó，Barnabás Póczos，András Lő；林茨; (38):1063−1095, 2007.
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- 双线性判别分量分析
- Mads Dyrholm、Christopros Christoporou、Lucas C.Parra; (39):1097−1111, 2007.
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- 因子图近似推理的循环修正
- Joris M.Mooij、Hilbert J.Kappen; (40):1113−1143, 2007.
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- 基于惩罚模型的聚类及其在变量选择中的应用
- 魏潘、沈晓彤; (41):1145−1164, 2007.
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- 用于人脸识别的局部判别小波包坐标
- 刘朝春、戴道青、洪燕; (42):1165−1195, 2007.
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- 基于能量模型的协同人脸检测与姿态估计
- Margarita Osadchy，Yann Le村，Matthew L.Miller; (43):1197−1215, 2007.
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- 广义正则化最大熵密度估计及其在物种分布建模中的应用
- Miroslav Dudík、Steven J.Phillips、Robert E.Schapire; (44):1217−1260, 2007.
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- 衡量差异性：揭开假名作者的面纱
- Moshe Koppel、Jonathan Schler、Elisheva Bonchek-Dokow; (45):1261−1276, 2007.
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- 贝叶斯二次判别分析
- Santosh Srivastava、Maya R.Gupta、Béla A.Frigyik; (46):1277−1305, 2007.
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- 从外在悔恨到内在悔恨
- Avrim Blum，伊莎·曼苏尔; (47):1307−1324, 2007.
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- 图拉普拉斯算子及其在随机邻域图上的收敛性
- Matthias Hein、Jean-Yves Audibert、Ulrike von Luxburg; (48):1325−1368, 2007.
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- 聚类假设下半监督分类的推广误差界
- 菲利普·里戈莱特; (49):1369−1392, 2007.
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- 学习对有序数据进行分类：数据复制方法
- Jaime S.Cardoso、Joaquim F.Pinto da Costa; (50):1393−1429, 2007.
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- 奇偶校验和DNF表达的属性有效和非自适应学习
- 维塔利·费尔德曼; (51):1431−1460, 2007.
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- PAC-Bayes样本压缩分类器的随机平均值和多数投票的风险边界
- 弗朗索瓦·拉维奥莱特，马里奥·马尔坎德; (52):1461−1487, 2007.
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- 关于拉普拉斯归一化在图半监督学习中的有效性
- Rie Johnson、Tong Zhang; (53):1489−1517, 2007.
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- 大尺度l1-正则Logistic回归的内点方法
- Kwangmoo Koh、Seung-Jean Kim、Stephen Boyd; (54):1519−1555, 2007.
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- 基于自适应编码的多类蛋白质分类
- 伊恩·梅尔文、尤金·伊尔、杰森·韦斯顿、威廉·斯塔福德·诺布尔、克里斯蒂娜·莱斯利; (55):1557−1581, 2007.
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- 球面齐次分布：分类中球面分布与正态分布的等价性
- Onur C.Hamsici，Aleix M.Martinez; (56):1583−1623, 2007.
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- 应用分类模型时处理缺失值
- 梅塔尔·萨尔·切甘斯基（Maytal Saar-Teschansky），福斯特教务长; (57):1623−1657, 2007.
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- 基于压缩的选择性朴素贝叶斯分类器平均
- 马克·博莱; (58):1659−1685, 2007.
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- 基于模式识别的非参数统计聚类方法
- 贾丽、苏拉吉特·雷、布鲁斯·林赛; (59):1687−1723, 2007.
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- 可替换无上下文语言极限下的多项式识别
- 亚历山大·克拉克，雷米·伊劳; (60):1725−1745, 2007.
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- 决策树学习中的结构和多数类
- 雷·J·希基; (61):1747−1768, 2007.
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- 贝叶斯核模型的函数空间特征
- Natesh S.Pillai、Qiang Wu、Feng Liang、Sayan Mukherjee、Robert L.Wolpert; (62):1769−1797, 2007.
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- 连续变量贝叶斯网络的“理想父”结构学习
- Gal Elidan、Iftach Nachman、Nir Friedman; (63):1799−1833, 2007.
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- 几何概念的行为塑造
- Manu Chhabra，Robert A.Jacobs，DanielŠ；特凡科维č；; (64):1835−1865, 2007.
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- 大利润半监督学习
- 王俊晖、沈晓彤; (65):1867−1891, 2007.
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- 快速迭代核主成分分析
- Simon Günter、Nicol N.Schraudolph、S.V.N.Vishwanathan; (66):1893−1918, 2007.
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- Bregman共聚类和矩阵逼近的广义最大熵方法
- Arindam Banerjee、Inderjit Dhillon、Joydeep Ghosh、Srujana Merugu、Dharmendra S.Modha; (67):1919−1986, 2007.
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- 截断循环级数展开用于信念传播
- VicençGómez、Joris M.Mooij、Hilbert J.Kappen; (68):1987−2016, 2007.
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- 高度非线性问题的快速在线学习
- 夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos Chariatis夏氏Aggelos; (69):2017−2045, 2007.
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- 最大类的无标记压缩方案
- 迪马·库兹明（Dima Kuzmin），曼弗雷德·沃穆特（Manfred K.Warmuth）; (70):2047−2081, 2007.
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- 可精炼内核
- 徐月生、张海章; (71):2083−2120, 2007.
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- 广义Fisher准则解族的完全刻画
- 马可·卢格; (72):2121−2123, 2007.
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- 基于任务间映射的时间差异学习转移学习
- 马修·泰勒、彼得·斯通、刘亚欣; (73):2125−2167, 2007.
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- 原值函数：马尔可夫决策过程学习表示和控制的拉普拉斯框架
- 斯里达尔·马哈德万（Sridhar Mahadevan）、毛罗·马吉奥尼（Mauro Maggioni）; (74):2169−2231, 2007.
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- 共享损失的多任务在线学习
- Ofer Dekel、Philip M.Long、Yoram Singer; (75):2233−2264, 2007.
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- 共现数据的欧氏嵌入
- 埃米尔·格洛普森、加尔·切奇克、费尔南多·佩雷拉、纳夫塔利·蒂什比; (76):2265−2295, 2007.
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- 利用70000名人工编辑的专业知识：基于知识的文本分类特征生成
- 谢尔·马尔科维奇（Shaul Markovitch），叶夫根尼·加布里洛维奇（Evgeniy Gabrilovich）; (77):2297−2345, 2007.
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- AdaBoost是一致的
- 彼得·巴特利特（Peter L.Bartlett）、米哈伊尔·特拉斯金（Mikhail Traskin）; (78):2347−2368, 2007.
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- 部分监控下的在线最短路径问题
- 安德拉斯·吉尔吉斯、塔马斯·林德、加博尔·卢戈西、吉尔吉斯·奥图塞克; (79):2369−2403, 2007.
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- 文档表示的局部加权词包框架
- 盖·利巴嫩、伊毛、约书亚·狄龙; (80):2405−2441, 2007.
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- 机器学习中对开源软件的需求
- Sören Sonnenburg、Mikio L.Braun、Cheng Soon Ong、Samy Bengio、Leon Bottou、Geoffrey Holmes、Yann LeCun、Klaus Robert Müller、Fernando Pereira、Carl Edward Rasmussen、Gunnar Rä；tsch、Bernhard Schölkopf、Alexander Smola、Pascal Vincent、Jason Weston、Robert Williamson; (81):2443−2466, 2007.
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- 关于SVR的表示定理和等价自由度
- 弗朗西斯科·迪努佐（Francesco Dinuzzo）、马尔塔·内夫（Marta Neve）、朱塞佩·德尼古拉（Giuseppe De Nicolao）、乌戈·彼得罗·贾纳扎（Ugo Pietro Gianazza）; (82):2467−2495, 2007.
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- 基于Cauchy随机投影的l1降维的非线性估计和尾界
- 李平（Ping Li）、特雷弗（Trevor J.Hastie）、肯尼思（Kenneth W.Church）; (83):2497−2532, 2007.
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- 集合覆盖机的修正损失界和非平衡数据的样本压缩损失界
- 扎克里娅·侯赛因（Zakria Hussain）、弗朗索瓦·拉维奥莱特（François Laviolette）、马里奥·马尔坎德（Mario Marchand）、约翰·沙韦·泰勒（John Shawe-Tylor）、斯宾塞·查尔斯·布鲁贝克（Spencer Charles Brubak; (84):2533−2549, 2007.
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- 大幅度多类别分类器的VC理论
- Yann Guermeur公司; (85):2551−2594, 2007.
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- 在动态未知的环境中学习：面向更强大的概念学习者
- 马龙·努涅斯、劳尔·菲达尔戈、拉斐尔·莫拉莱斯; (86):2595−2628, 2007.
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- 分层平均奖励强化学习
- 穆罕默德·加瓦姆扎德（Mohammad Ghavamzadeh）、斯里达尔·马哈德万（Sridhar Mahadevan）; (87):2629−2669, 2007.
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- 最佳实例排名
- 圣埃芬·克莱门松（Stéphan Clémençon）、尼古拉·瓦亚蒂斯（Nicolas Vayatis）; (88):2671−2699, 2007.
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- 分段套索
- 彭昭、余斌; (89):2701−2726, 2007.
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- 基于最优贝叶斯分割的秩回归概率方法
- Carine Hue，Marc Boullé; (90):2727−2754, 2007.
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- 动态加权多数：概念漂移的集成方法
- J.Zico Kolter、Marcus A.Maloof; (91):2755−2790, 2007.
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