机器学习研究杂志，第15卷
第15卷第1期，2014年1月
尤里·伦伯 , 阿列克谢·科洛登科 :
桥接维特比和后验译码：基于隐马尔可夫模型的隐路径推断的广义风险方法。 1-58 马努·南丹 , Pramod P.Khargonekar公司 , 萨钦·塔拉蒂 :
使用近似极值点的快速SVM训练。 59-98 Richard Jayadi Oentaryo先生 , 林依鹏 , 迈克尔·菲内戈尔德 , 大卫·罗 , 朱飞达 , 克利夫顿·普亚 , Eng-Yeow Cheu先生 , 吉姆·恩·雅普 , 开尔文·西姆 , 明恩胡特·阮 , 卡桑·佩雷拉 , Bijay Neupane公司 , 穆斯塔法·阿米尔·费萨尔 , 泽亚尔·昂 , 魏李云 , 魏晨 , 达瓦尔·帕特尔 , 丹尼尔·贝拉 :
检测在线广告中的点击欺诈：一种数据挖掘方法。 99-140 马克·克莱森 , 弗兰克·德·斯梅特 , 约翰·苏肯斯 , 巴特·德摩尔 :
EnsembleSVM：使用支持向量机进行集成学习的库。 141-145 Divyanshu大桶 , 罗伯特·D·诺瓦克 :
用于无向图形模型选择的连接树框架。 147-191 特万·范·拉霍温 , 埃琳娜·马尔奇奥里 :
图聚类质量函数的公理。 193-215 亚历克桑德·阿拉夫金 , 詹姆斯·伯克 , 亚历山德罗·齐乌索 , 吉安路易吉·皮洛内托 :
回归和稀疏估计的凸与非凸估计：ARD和GLasso的均方误差特性。 217-252 亚伦·威尔逊 , 阿兰·弗恩 , 普拉萨德·塔德帕利 
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使用轨迹数据改进贝叶斯优化强化学习。 253-282 佐尔坦·萨博 :
信息理论估计器工具箱。 283-287 马蒂厄·盖斯特 , 布鲁诺·谢勒 :
有资格痕迹的非政策学习：一项调查。 289-333 加维什·拉斯库蒂 , 马丁·温赖特 , 余斌（Bin Yu） :
早期停止和非参数回归：一种最佳数据相关停止规则。 335-366 帕特里克·福克斯·罗伯茨 , 爱德华·罗斯滕 :
无偏倚的生成性半监督学习。 367-443 Karthik Mohan公司 , 帕尔玛伦敦 , 玛丽亚姆·法泽尔 , 丹妮拉·维滕 , 苏茵·李 :
多高斯图形模型的基于节点的学习。 445-488 昊天庞 , 韩流（Han Liu） , 罗伯特·范德贝 :
线性规划和R中大规模精度矩阵估计的fastclime包。 489-493 史蒂芬·C·H·海 , 王佳蕾 , 赵培林 :
LIBOL：在线学习算法库。 495-499 丹尼尔·洛德 , 杰西·戴维斯 :
利用决策树改进马尔可夫网络结构学习。 501-532 马可·库图里 , 大卫·艾维斯 :
地面测量学习。 533-564 埃米尔·理查德 , 圣埃芬·加法斯 , 尼古拉斯·瓦亚蒂斯 :
具有自回归特征的图中的链接预测。 565-593 弗朗西斯·巴赫 :
logistic回归中平均随机梯度下降对局部强凸性的适应性。 595-627 拉金·迪内什·沙阿 , 尼古拉·明绍森 :
随机交叉树。 629-654 布雷特·摩尔 , 拉里·皮亚特 , 维韦卡南·库尔卡尼 , Periklis Panousis公司 , 凯文·帕德雷斯 , 安东尼·杜法斯 :
闭环异丙酚麻醉的强化学习：对志愿者的研究。 655-696 伊曼纽尔·科维略 , 安东尼·B·陈 , 格特·R·G·兰克里特 :
用变分HEM聚类隐马尔可夫模型。 697-747 张腾（Teng Zhang） , 吉拉德·勒曼 :
鲁棒PCA的一种新的M估计。 749-808 克里斯托夫·丹恩 , 格尔哈德·纽曼 , 简·彼得斯 :
具有时间差异的政策评估：调查和比较。 809-883 尼尔·艾隆 , 罗恩·贝格利特 , 以斯帖·以斯拉 :
在应用程序中使用平滑相对遗憾近似进行主动学习。 885-920 亨宁·斯普雷克勒 , 蒂齐亚诺·齐托 , 劳伦斯·维斯科特 :
非线性盲源分离慢特征分析的扩展。 921-947 Daan Wierstra公司 , 汤姆·绍尔 , 托拜厄斯·格拉斯马赫 , 孙毅 , 简·彼得斯 , 尤根·施密杜贝尔（Jürgen Schmidhuber） :
自然进化战略。 949-980 越村阮 , 楠叶 , 李伟善 , Hai Leong Chieu公司 :
用于序列标记和分段的具有高阶相关性的条件随机场。 981-1009 水谷丰彦 :
噪声可分性下非负矩阵分解的椭圆舍入。 1011-1039 萨拉·韦德 , 大卫·B·邓森 , 索尼娅·佩特龙 , 洛伦佐·特里帕 :
通过富集改进dirichlet工艺混合物的预测。 1041-1071 朱军（Jun Zhu） , 宁晨 , 休·珀金斯 , 张波（音译） :
带有数据增强的吉布斯最大边缘主题模型。 1073-1110 阿列克·阿加瓦尔 , 奥利维尔·夏佩尔 , 米罗斯拉夫·杜迪克 , 习专家约翰·朗福特 :
一个可靠有效的三级线性学习系统。 1111-1133 马克西姆斯·沃尔科夫斯 , 理查德·泽梅尔 :
监督和非监督偏好聚合的新学习方法。 1135-1176 蒋凯扬（Kai-Yang Chiang） , 谢秋菊 , 纳加拉詹·纳塔拉詹 , Inderjit S.Dhillon公司 , 安布吉·特瓦里 :
签名网络中的预测和聚类：从局部到全局的角度。 1177-1213 弗朗西斯科·鲁伊斯 , 伊莎贝尔·瓦莱拉 , 卡洛斯·布兰科 , 费尔南多·佩雷斯-克鲁斯 :
精神疾病的贝叶斯非参数共病分析。 1215-1247 尼古拉斯·吉利斯 , 罗伯特·卢斯 :
使用线性优化的鲁棒近可分非负矩阵分解。 1249-1280 史蒂文·德罗伊 , 蒂姆·范·埃尔文 , 彼得·格伦沃尔德 , 沃特·科伦 :
如果可以，跟随领队，如果必须，对冲。 1281-1316 贾纳德汉·拉奥·多帕 , 阿兰·弗恩 , 普拉萨德·塔德帕利 :
通过输出空间搜索进行结构化预测。 1317-1350 马特·P·旺德 :
非共轭变分消息传递中的完全简化多元正态更新。 1351-1369 谭明奎 , Ivor W.Tsang先生 , 李旺 :
面向大数据的超高维特征选择。 1371-1429 查尔斯·杜布特 , 弗朗索瓦·弗勒鲁特 :
大规模增压的自适应采样。 1431-1453 尼古拉斯·博马尔 , 巴姆德夫·米什拉 , Pierre-Antoine绝对值 , 鲁道夫·塞普尔赫里 :
Manopt，一个用于流形优化的matlab工具箱。 1455-1459 玛雅·R·古普塔 , 萨米·本吉奥 , 杰森·韦斯顿 :
训练高度多类分类器。 1461-1492 丹尼尔·杜兰特 , 布鲁诺·斯卡帕 , 大卫·B·邓森 :
多元时间序列的局部自适应因子过程。 1493-1522 王波伟 , 林智仁 :
凸优化可行下降法的迭代复杂性。 1523-1548 马吉德·扬扎敏 , 阿南德库玛（Animashere Anandkumar） :
将高维协方差分解为稀疏马尔可夫模型和独立模型。 1549-1591 马修·霍夫曼 , 安德鲁·格尔曼 :
无转取样器：在哈密顿蒙特卡罗中自适应设置路径长度。 1593-1623 斯特凡·瓦格 , 黑斯蒂 , 布拉德利·埃弗龙 :
随机森林的置信区间：折刀和无穷小折刀。 1625-1651 希瓦尼·阿加瓦尔 :
通过严格适当的损失，替代二方排名的遗憾界限。 1653-1674 詹旺 , 桑德拉·帕特里尼 , 高富昌 , 杨玉红 :
稀疏lq-hulls上的自适应minimax回归估计。 1675-1711 姆拉登·科拉尔 , 韩流（Han Liu） , 埃里克·P·星 :
从多属性数据进行图形估计。 1713-1750 乌尔里克·冯·卢克斯堡 , 阿格尼斯·拉德尔 , 马蒂亚斯·海因 :
大型随机邻域图中的碰撞和通勤时间。 1751-1798 朱军（Jun Zhu） , 陈宁 , 埃里克·P·星 :
具有后验正则化的贝叶斯推理及其在无限潜在SVM中的应用。 1799-1847 Pasi Jylänki公司 , Aapo Nummenmaa公司 , 阿基·维塔里 :
具有稀疏提升先验的神经网络的期望传播。 1849-1901 尼古拉斯·斯特德勒 , 丹尼尔·斯特霍芬 , 彼得·鲍尔曼 :
高维问题中缺失数据的模式交替最大化算法。 1903-1928 尼提什·斯利瓦斯塔瓦 , 杰弗里·欣顿 , 亚历克斯·克里泽夫斯基 , 伊利亚·萨茨克沃 , 鲁斯兰·萨拉赫季诺夫 :
辍学：防止神经网络过度拟合的简单方法。 1929-1958 安德鲁·S·兰 , 安德鲁·沃特斯 , 克里斯托夫·斯图德 , 理查德·巴拉纽克 :
用于学习和内容分析的稀疏因子分析。 1959-2008 乔纳斯·彼得斯 , 乔里斯·穆伊吉（Joris M.Mooij） , 多米尼克·詹津 , 伯恩哈德·舍尔科夫 :
连续加性噪声模型的因果发现。 2009-2053 安德烈亚斯·穆勒 , 斯文·本克 :
PyStruct：学习python中的结构化预测。 2055-2060 阿伦·范登·奥尔德 , 本杰明·施劳文 :
将student-t混合物作为自然图像贴片，然后应用于图像压缩。 2061-2086 罗伯特·西原 , 伊恩慕雷 , 瑞安·P·亚当斯 :
具有广义椭圆切片采样的并行MCMC。 2087-2112 志翔Eddie Xu , 马特·J·库什纳 , 基利安·温伯格 , 陈敏敏 , 奥利维尔·夏佩尔 :
分类器级联和树用于最小化特征评估成本。 2113-2144 弗雷德里克·林德斯滕 , 迈克尔·乔丹 , 托马斯·舍恩 :
具有祖先采样的粒子吉布斯。 2145-2184 黄晓林 , 雷氏 , 约翰·苏肯斯 :
斜坡损失线性规划支持向量机。 2185-2211 陈玉东 , 加拉里 , 苏杰·桑哈维 , 欢旭 :
通过凸优化对部分观测图进行聚类。 2213-2238 阿南德库玛（Animashere Anandkumar） , 荣格 , 丹尼尔·J·徐 , Sham M.Kakade先生 :
学习混合成员社区模型的张量方法。 2239-2312 尼古拉斯·齐奥齐奥蒂斯 , 克里斯托斯·迪米特拉卡基斯 , 康斯坦蒂诺斯·布莱卡斯 :
覆盖树贝叶斯强化学习。 2313-2335 史蒂文·里斯 , 悉达多·戈什 , 亚历克斯·罗杰斯 , 斯蒂芬·罗伯茨 , 尼古拉斯·R·詹宁斯 :
周期势模型的有效状态空间推断。 2337-2397 谢·科恩（Shay B.Cohen） , 卡尔·斯特拉托斯 , 迈克尔·柯林斯 , 院长P.Foster , 莱尔·昂加 :
潜在变量PCFG的谱学习：算法和样本复杂性。 2399-2449 克劳迪奥·詹蒂莱 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
关于带有强盗反馈的多标签分类和排序。 2451-2487 埃拉·哈赞 , 萨蒂恩·凯尔 :
超越后悔最小化障碍：随机强凸优化的优化算法。 2489-2512 雅库布·科内肯（Jakub Konecn） , 米查尔·哈加拉 :
使用HOG-HOF功能的一次性学习手势识别。 2513-2532 亚历山大·斯利夫金斯 :
具有相似信息的背景盗贼。 2533-2568 穆罕默德·萨贝里 , 努诺·瓦康塞洛斯 :
检测器级联学习的升压算法。 2569-2605 阿米特·杜兰达尔 , 马雷克·佩特里克 :
使用多个特征添加更新广义线性模型的有效且准确的方法。 2607-2627 清水Shohei Shimizu , 肯尼思·博伦 :
具有特定混杂变量和非高斯分布的非循环结构方程模型中因果方向的贝叶斯估计。 2629-2652 阿卜杜勒·沙博尔·谢赫 , 杰奎琳·谢尔顿 , 约格·吕克 :
一种用于尖峰和平板稀疏编码的截断EM方法。 2653-2687 马克·亨尼吉斯 , 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 , 朱利安·艾格特 , 约格·吕克 :
有效的闭塞成分分析。 2689-2722 金嘉顺 , 张存辉 , 张琪（音译） :
高维变量选择中石墨线屏蔽的最优化。 2723-2772 阿南德库玛（Animashere Anandkumar） , 荣格 , 丹尼尔·J·徐 , 沙姆·M·卡卡德 , 马图斯·特尔加斯基 :
用于学习潜在变量模型的张量分解。 2773-2832 埃文·阿彻 , 伊尔梅明公园 , 乔纳森·W·皮洛 :
可数离散分布的贝叶斯熵估计。 2833-2868 阿德尔·贾马德 , 安德烈亚·蒙塔纳里 :
高维回归的置信区间和假设检验。 2869-2909 谢秋菊 , 马蒂亚斯·萨斯蒂克 , Inderjit S.Dhillon公司 , 普拉迪普·拉维库马尔 :
QUIC：稀疏逆协方差估计的二次近似。 2911-2947 尼提什·斯里瓦斯塔瓦 , 鲁斯兰·萨拉赫季诺夫 :
使用深度Boltzmann机器进行多模态学习。 2949-2980 布拉克斯顿-奥斯汀 , 克里斯托夫·布鲁纳 , 斯坦利·奥斯尔 :
信息性排名的最佳数据收集揭示了连接良好的图形。 2981-3012 吴嘉祥 , 建诚（Jian Cheng） :
多模态手势识别的贝叶斯协同增强。 3013-3036 魏圣钦 , 永庄 , 余钦娟 , 菲利克斯·吴 , 肖玉东 , 童宇 , Jui-Pin王 , Cheng Xia Chang先生 , 春白杨 , 魏成昌 , 黄宽浩 , 郭子明 , 林善伟 , 杨三林 , 陆宇辰 , 苏玉川 , 程光伟 , 涂春音 , 李春良 , 林廷伟 , 蔡成浩 , 林寿德 , 宣铁林 , 林智仁 :
有效的字符串处理和匹配以消除作者歧义。 3037-3064 波林洛 , 彼得·鲍尔曼 :
基于协方差逆估计的线性因果网络的高维学习。 3065-3105 托尔斯滕·多利瓦 , 范高健 , 汉斯·乌里希·西蒙 , 桑德拉·齐勒斯 :
递归教学维、VC维和样本压缩。 3107-3131 曼纽尔·费尔南德斯·德尔加多 , 伊娃·塞尔纳达斯 , 塞恩·巴罗 , 迪纳尼·戈梅斯·阿莫林 :
我们需要数百个分类器来解决现实世界的分类问题吗？ 3133-3181 伊沃·库库特 , 汤姆·达内 , 彼得·德梅斯特 :
ooDACE工具箱：一个灵活的面向对象的Kriging实现。 3183-3186 龙湾阮丁 , 阿尔贝托·卡拉特罗尼 , 格哈德·特罗斯特 :
强大的在线手势识别和众包注释。 3187-3220 劳伦斯·范德马滕 :
使用基于树的算法加速t-SNE。 3221-3245 谢·曼诺 , 维亚尼·珀切特 , 吉尔斯·斯托尔茨 :
设定值的可接近性和在线学习，带有部分监控。 3247-3295 陈健明 , 伦敦棕榈岛 , Karthik Mohan公司 , 苏茵·李 , 玛丽亚姆·法泽尔 , 丹妮拉·维滕 :
使用中心学习图形模型。 3297-3331 杰弗里·米勒 , 马修·哈里森 :
Pitman-Yor工艺混合物的成分数量不一致。 3333-3370 亚历山大·法比施 , 简·亨德里克·梅岑 :
活动上下文策略搜索。 3371-3399 奥哈德·沙米尔 , 沙伊·沙列夫·施瓦茨 :
矩阵完成与跟踪规范：学习，边界和转换。 3401-3423 法布里奇奥·莱奇 , 亚历山德罗·里纳尔多 , 拉里·瓦瑟曼 :
度量图重建的统计分析。 3425-3446 林晓东 , 明范 , 安杰伊·鲁斯钦斯基 :
结构化正则化问题的交替线性化。 3447-3481 尼古拉斯·爱德华·吉利安 , 约瑟夫·帕拉迪索 :
手势识别工具包。 3483-3487 卡米尔·库普利 , 克莱门·法拉贝特 , 劳伦特·纳杰曼 , 燕乐存 :
用于RGBD视频的实时语义标记的卷积网和分水岭切割。 3489-3511 威廉·沃格曼 , Krzysztof Dembczynski先生 , 阿尔卡迪乌斯·贾奇尼克 , 程伟伟（Weiwei Cheng） , 埃克·Hüllermier :
关于F-测度极大值的bayes-optimality。 3333-3388 菲利普·福尼尔-维格 , 安东尼奥·戈马利兹 , 特德·盖利克 , 阿扎德赫·索尔塔尼 , 吴承伟 , 文森特·曾荫权 :
SPMF：一个Java开源模式挖掘库。 3389-3393 威廉·汉密尔顿 , 马赫迪·米拉尼·法德 , 乔尔·皮诺 :
使用压缩的预测状态进行有效的学习和规划。 3395-3439 谢尔盖·费尔德曼 , 玛雅·R·古普塔 , 贝拉·A·弗里吉克 :
重新审视斯坦因悖论：多任务平均。 3441-3482 克里斯托夫·范·莫法特 , Ann Nowé :
使用帕累托支配策略集的多目标强化学习。 3483-3512 文斯·利津斯基 , 唐尼尔·菲什金 , 凯里·普里贝 :
相关Erdös-Rényi图的种子图匹配。 3513-3540 山崎圭介 :
基于分布的潜在变量估计的渐近准确性。 3541-3562 纪尧姆·阿兰 , 本吉奥 :
正规化汽车编码器从数据生成分布中学习到了什么。 3563-3593 大卫·P·威普夫 , 张海超（Haichao Zhang） :
重温贝叶斯盲反褶积。 3595-3634 杰弗里·杰克逊 , 卡尔·威默 :
随机行走学习的新结果。 3635-3666 诺贝托·古西埃 , 塞巴斯蒂安·乌巴尔德 , 玛尔塔·梅贾尔 :
手势识别的转移学习决策森林。 3667-3690 托克·扬森·汉森 , 迈克尔·W·马奥尼 :
大规模局部偏倚学习的半监督特征向量。 3691-3734 鲁本·马丁内斯·康廷 :
BayesOpt：用于非线性优化、实验设计和强盗的贝叶斯优化库。 3735-3739 迭戈·科伦坡 , 马洛斯·马塔西斯 :
基于顺序依赖约束的因果结构学习。 3741-3782 泰勒·卢 , Craig Boutiler公司 :
具有配对参考数据的mallows模型的有效采样和学习。 3783-3829 玛丽亚·福丽娜·巴尔坎 , 梁英玉 , 普拉莫德·古普塔 :
强大的层次聚类。 3831-3871 托马斯·德苏特尔斯 , 安德烈亚斯·克劳斯 , 乔尔·伯迪克 :
并行化高斯过程土匪优化中的勘探与开发权衡。 3873-3923 Kshitij犹大 , 阿兰·保罗·弗恩 , 托马斯·迪特里奇 , 普拉萨德·塔德帕利 :
主动模仿学习：I.I.D.学习的正式和实际减少。 3925-3963
