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问别人

第17届ECML 2006：德国柏林

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约翰内斯·富恩克兰兹（Johannes Fürnkranz）,托比亚斯·谢弗,迈拉·斯皮利奥波卢:
机器学习：ECML 2006，第17届欧洲机器学习会议，德国柏林，2006年9月18-22日，会议记录。计算机科学课堂讲稿4212,施普林格 2006，国际标准图书编号3-540-45375-X号

受邀会谈

（与共享2006年PKDD)

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查鲁·C·阿加瓦尔:
数据流中的时间演化。 1
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C.李·贾尔斯:
CiteSeer的未来：CiteSee^x个. 2
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乔纳森·谢弗:
学会享受乐趣。三
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塞巴斯蒂安·特龙:
赢得DARPA大挑战。 4
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亨利·蒂里:
城市传感的挑战。 5

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阿隆·阿尔特曼,Avivit Bercovici-Boden公司,莫西·坦尼霍尔茨:
在一拍战略形式游戏中学习。 6-17
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马西·雷扎·阿米尼,尼古拉·乌苏尼尔,弗朗索瓦·拉维奥莱特,亚历山大·拉卡斯,帕特里克·加里纳里:
标签排名的选择性抽样策略。 18-29
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罗恩·贝克曼,迈赫兰·沙哈,埃里克·G·勒德-米勒:
组合马尔可夫随机场。 30-41
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马克·贝尔纳,阿默里·哈布拉德,马克·塞班:
学习随机树编辑距离。 42-53
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克里斯托弗·布赖恩特,丹尼尔·弗雷杜耶,亚历克斯·威尔逊,Channa K.Jayawickreme公司,史蒂文·朱佩,西蒙·托普:
学习蛋白质语法的相关背景知识。 54-65
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约翰·伯格,人族车道:
利用随机变量聚合层次结构改进贝叶斯网络结构搜索。 66-77
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杰罗姆·卡洛特,皮埃尔·杜邦:
使用相类型分布进行序列鉴别。 78-89
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亚历山大·克拉克,克里斯托夫·科斯塔·弗洛兰西奥,克里斯·沃特金斯:
语言作为超平面：带字符串内核的语法推理。 90-101
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杰拉尔德·德容:
走向稳健的现实世界推理：基于解释的学习的新视角。 102-113
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乌维·迪克,克里斯蒂安·科斯廷:
关系数据的Fisher核。 114-125
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威廉·埃拉兹梅,纳塔莉·贾普科维奇,斯坦·马特温:
评估不平衡数据中的错误分类。 126-137
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拉奎尔·富恩特塔哈,丹尼尔·博拉霍:
通过主动学习提高计划的控制知识获取。 138-149
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里卡德·加瓦尔德,菲利普·凯勒,乔尔·皮诺,Doina Precup公司:
隐状态马尔可夫模型的PAC-学习。 150-161
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大卫·格兰杰,佛罗伦特·莫奈,萨米·本吉奥:
一种从文本查询中检索图像的鉴别方法。 162-173
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伯恩德·古特曼,克里斯蒂安·科斯廷:
TildeCRF：逻辑序列的条件随机域。 174-185
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科尼利厄·亨利加,卡琳·克莱门特,珍妮·戴尼尔·祖克:
基因组数据功能分析的无监督多实例学习。 186-197
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亚历克斯·贾库林,伊琳娜·里希:
马尔可夫网络结构的贝叶斯学习。 198-209
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塞巴斯蒂安·佐多涅,西里尔·布里奎特,朱斯特斯·皮亚特:
视觉任务闭环学习的近似策略迭代。 210-221
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塞巴斯蒂安·佐多涅,朱斯特斯·皮亚特:
任务驱动的视觉感知和连续动作联合空间离散化。 222-233
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Rasa Jurgelenaite公司,汤姆·海斯克斯:
对称因果独立模型的EM算法。 234-245
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阿塔·卡班,王欣（Xin Wang）:
马尔可夫状态的反卷积聚类。 246-257
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Min Sub Kim女士,威廉·T·B·乌瑟尔:
在强化学习中修补近似解。 258-269
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纳撒尼尔·约翰·金,尼尔·D·劳伦斯:
基于KL校正的高斯过程模型快速变分推断。 270-281
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勒文特·科希斯,Csaba Szepesvariá:
基于Bandit的Monte-Carlo规划。 282-293
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尤西·科林,米科·科维斯托:
混合树的贝叶斯学习。 294-305
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Quoc V.Le公司,亚历山大·斯莫拉,托马斯·加特纳,亚塞米·阿尔屯:
具有自动模型选择的传递高斯过程回归。 306-317
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亚历山德罗·莫希蒂:
依赖和成分句法树的高效卷积核。 318-329
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马丁·莫西纳,珍妮斯·德姆萨尔,朱尔·扎布卡尔,伊万·布拉特科:
为什么规则学习是乐观的以及如何纠正它。 330-340
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吉赛尔·巴帕,亚历克斯·阿尔夫斯·弗雷塔斯:
自动进化规则归纳算法。 341-352
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托比亚斯·普芬斯顿:
敏感性分析的贝叶斯主动学习。 353-364
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罗伯托·桑塔纳,佩德罗·拉腊尼亚加,何塞·安东尼奥·洛扎诺:
菊池百合子近似的混合物。 365-376
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马丁·舒尔茨:
PN空间中的增强。 377-388
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盖·沙尼,罗恩·布拉夫曼,所罗门·埃亚尔·西蒙:
确定基于点的POMDP解算器的优先级。 389-400
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申贤重,N.杰里米·希尔,Gunnar Rätsch公司:
边缘更清晰的基于图形的半监督学习。 401-412
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丹罗斯,凯文·斯莫尔:
结构化输出空间的基于边际的主动学习。 413-424
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丽莎·托里,裘德·沙夫利克,特雷弗·沃克,理查德·麦克林:
通过转移学习和咨询获得技能。 425-436
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Tsampouka石油公司,约翰·肖·泰勒:
恒定速率近似最大裕度算法。 437-448
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沃尔坎·武拉尔,格伦·冯,巴拉吉·克里希纳普拉姆,詹妮弗·戴伊,R.巴拉特·拉奥:
批次分类及其在计算机辅助诊断中的应用。 449-460
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王斌,哈里·张:
改进决策树的排序性能。 461-472
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董旺（Dong Wang）,李建民,张波（音译）:
通过随机漫步进行多实例学习。 473-484
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迈克尔·沃斯特,凯萨琳娜·莫里克,英戈·米尔斯瓦:
用于协作结构的本地化替代集群集成。 485-496
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薛小兵,周志华:
文本分类的分布特征。 497-508
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杨伯君,卡洛塔·多梅尼科尼:
高维数据半监督聚类的子空间度量集合。 509-520
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杨伯君,卡洛塔·多梅尼科尼:
一种用于半监督聚类的自适应核方法。 521-532
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杨莹,杰弗里·韦伯,杰苏斯·塞尔奎德斯,凯文·科尔布,贾妮斯·鲍顿（Janice R.Boughton）,Kai Ming Ting（开明亭）:
选择还是权衡：SPODE集合模型选择和模型权衡的比较研究。 533-544
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德拉戈米尔·扬科夫,丹尼斯·德科斯特,伊蒙·基奥:
最近邻预测集合。 545-556

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威尔·布里德威尔,帕特·兰利,史蒂夫·拉库纳斯,斯图亚特·博雷特:
缺少数据的学习过程模型。 557-565
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克劳斯·布林克,埃克·Hüllermier:
基于案例的标签排名。 566-573
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劳伦特·坎迪利尔,伊莎贝尔·泰勒,法比安·托雷,奥利维尔·布斯克:
聚类算法的级联评估。 574-581
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迈克尔·卡尼,帕德雷格·坎宁安:
做好回归概率估计。 582-589
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陈波（Bo Chen）,Bin Gao公司,刘铁雁,陈玉福,马伟英:
使用序列矩阵压缩的数据快速光谱聚类。 590-597
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安东尼奥·奇亚拉瓦洛蒂,吉安路易吉·格雷科,安东尼拉·古佐,路易吉·蓬蒂耶里:
异构对象高阶协同聚类的信息论框架。 598-605
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特雷弗·科恩:
大型条件随机域中的有效推断。 606-613
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胡安·卡洛斯·库瓦斯·特洛,彼得·蒂尼奥,索马克·雷乔杜里:
基于核的方法估计不规则采样时间序列之间的相移：引力透镜的应用。 614-621
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杰森·戴维斯,Jungwoo哈,克里斯托弗·罗斯巴赫,哈尼·E·拉马丹,埃米特·维切尔:
用于法医分类的成本敏感决策树学习。 622-629
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亚历山大·多利亚,蒂杰尔·德比,克里斯托弗·哈里斯,约翰·肖·泰勒,D.M.蒂特林顿:
核定义特征空间中的最小体积覆盖椭球估计。 630-637
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拜伦·J·高,马丁·埃斯特尔:
推理权：最近矩形学习回顾。 638-645
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彼得·盖贝尔:
有约束MDP的强化学习。 646-653
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福斯蒂诺·J·戈麦斯,尤根·施密杜贝尔（Jürgen Schmidhuber）,里斯托·米库莱宁:
通过神经进化实现有效的非线性控制。 654-662
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德里克·格林,帕德雷格·坎宁安:
文档聚类的高效基于预测的验证。 663-670
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曼弗雷德·杰格:
关于检验随机假设中的缺失。 671-678
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托尼·杰巴拉,弗拉德·什乔戈列夫:
光谱聚类的B匹配。 679-686
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克里斯汀·科纳,斯特凡·罗贝尔:
基于多类集成的主动学习。 687-694
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多米尼克·马佐尼,基里·瓦格斯塔夫,迈克尔·C·伯尔:
用不相关的例子进行主动学习。 695-702
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乔治·纳尔班托夫,Jan C.生物化学,帕特里克·J·F·格罗恩:
使用支持超平面进行分类。 703-710
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Kee Siong Ng先生:
（不可知）高阶逻辑中的PAC学习概念。 711-718
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罗兰·尼尔森,何塞·佩尼亚,约翰·比约克伦,杰斯珀·特涅尔:
评估高维SVM的特征选择。 719-726
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  - conf/ecml/尼芬根CG06
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马丁·尼芬格尔,Jean-Cédric Chappelier女士,埃里克·高斯:
重新访问Fisher内核以获取文档相似性。 727-734
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  - conf/ecml/属性T06
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斯科特·珀尔,普拉萨德·塔德帕利:
基于比例模型的产品交付平均奖励强化学习。 735-742
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  - conf/ecml/卢比06
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斯特凡·吕平:
稳健概率校准。 743-750
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  - conf/ecml/SanguinettiL06型
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吉多·桑吉内蒂,尼尔·D·劳伦斯:
内核PCA中缺少数据。 751-758
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  - conf/ecml/SchonhofenB06
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佩特·施恩霍芬,安德拉斯·A·本策:
利用文本分类中极为罕见的特征。 759-766
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  - conf/ecml/Sra06型
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苏夫里特·斯拉:
高效的大规模线性规划支持向量机。 767-774
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  - conf/ecml/StruyfDP06
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简·斯特鲁伊,杰西·戴维斯,C.小戴维·佩奇。:
关系型学习者前瞻性的有效近似。 775-782
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  - conf/ecml/TesauroJDB06
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杰拉尔德·泰萨罗,尼古拉斯·K·钟,拉贾什·达斯,穆罕默德·本纳尼:
使用混合强化学习改进系统管理策略。 783-791
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  - conf/ecml/TsangKK06
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Ivor W.Tsang先生,安德拉斯·科索尔,詹姆斯·郭台铭:
大型数据集的多样化SVM集成。 792-800
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  - conf/ecml/TsymbalPC06型
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阿列克谢·齐姆巴尔,Mykola Pechenizkiy公司,帕德雷格·坎宁安:
与随机森林的动态整合。 801-808
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  - conf/ecml/AsscheB06接口
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Anneleen Van Assche公司,亨德里克·布洛克:
使用统计查询打包。 809-816
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  - conf/ecml/WieczorekBG06
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塞缪尔·维佐雷克,比森,米尔塔·B·戈登:
用部分沉没试验指导相变问题的NO区域搜索。 817-824
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  - conf/ecml/香NZ06
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  - https://dblp.org/rec/conf/ecml/XiangNZ06
石明祥,聂飞萍,张长水,张春霞:
用于非线性降维的样条嵌入。 825-832
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  - conf/ecml/XuCLH06配置文件
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徐军（Jun Xu）,曹云波,Hang Li公司,黄亚楼:
支持向量机排序的代价敏感学习。 833-840
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  - conf/ecml/YuYTK06
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石鹏宇,Kai Yu公司,沃尔克·特雷普,汉斯·佩特·克里格尔:
指数族混合的变分Bayesian Dirichlet多项式分配。 841-848

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