序言

Marina Meila, Xiaotong Shen; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:1-2

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PSRs 和 POMDPs 的策略梯度

Douglas Aberdeen, Olivier Buffet, Owen Thomas; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:3-10

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广义非度量多维尺度

Sameer Agarwal, Josh Wills, Lawrence Cayton, Gert Lanckriet, David Kriegman, Serge Belongie; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:11-18

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寻找真正相关的主题后验 - 关于逻辑-正态混合模型的紧密近似推断

Amr Ahmed, Eric P. Xing; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:19-26

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多标签问题中标签覆盖的提升算法

Yonatan Amit, Ofer Dekel, Yoram Singer; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:27-34

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Watson 分布混合：用于超球面嵌入的生成模型

Avleen S. Bijral, Markus Breitenbach, Greg Grudic; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:35-42

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使用任务特定特征的核多任务学习

Edwin V. Bonilla, Felix V. Agakov, Christopher K. I. Williams; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:43-50

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用于不对称厚尾数据条件密度估计的混合帕累托模型

Julie Carreau, Yoshua Bengio; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:51-58

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拉普拉斯特征图潜变量模型

Miguel A. Carreira-Perpiñán, Zhengdong Lu; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:59-66

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通过混合图可视化相似性数据

James Cook, Ilya Sutskever, Andriy Mnih, Geoffrey Hinton; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:67-74

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使用谱松弛求解马尔可夫随机场

Timothee Cour, Jianbo Shi; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:75-82

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用于狄利克雷过程混合模型的快速搜索

Hal Daume III; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:83-90

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Banach 空间中的大间隔分类

Ricky Der, Daniel Lee; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:91-98

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学习 A* 低估：使用推断引导推断

Gregory Druck, Mukund Narasimhan, Paul Viola; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:99-106

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从不确定干预中进行精确的贝叶斯结构学习

Daniel Eaton, Kevin Murphy; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:107-114

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在线学习搜索启发式

Michael Fink; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:115-122

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用于多实例学习的确定性退火

Peter V. Gehler, Olivier Chapelle; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:123-130

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使用条件熵分解进行近似推断

Amir Globerson, Tommi Jaakkola; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:131-138

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通过半定规划可视化成对相似性

Amir Globerson, Sam Roweis; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:139-146

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SampleSearch：搜索一致样本的方案

Vibhav Gogate, Rina Dechter; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:147-154

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基于图的半监督分类中的差异性

Andrew B. Goldberg, Xiaojin Zhu, Stephen Wright; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:155-162

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隐藏主题马尔可夫模型

Amit Gruber, Yair Weiss, Michal Rosen-Zvi; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:163-170

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空间高效采样

Sudipto Guha, Andrew McGregor; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:171-178

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通过推断眼动轨迹中的隐式查询进行信息检索

David R. Hardoon, John Shawe-Taylor, Antti Ajanki, Kai Puolamäki, Samuel Kaski; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:179-186

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一种用于建模重叠聚类的非参数贝叶斯方法

Katherine A. Heller, Zoubin Ghahramani; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:187-194

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用于二分最大权重b-匹配的循环信念传播

Bert Huang, Tony Jebara; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:195-202

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通过最大熵松弛学习马尔可夫结构

Jason K. Johnson, Venkat Chandrasekaran, Alan S. Willsky; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:203-210

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使用对称群表示的多目标跟踪

Risi Kondor, Andrew Howard, Tony Jebara; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:211-218

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MDL 直方图密度估计

Petri Kontkanen, Petri Myllymäki; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:219-226

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将特征的先验知识纳入学习

Eyal Krupka, Naftali Tishby; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:227-234

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用于嵌入和聚类的快速低秩半定规划

Brian Kulis, Arun C. Surendran, John C. Platt; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:235-242

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使用高斯过程潜在变量模型进行更大数据集的学习

Neil D. Lawrence; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:243-250

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从标记数据学习最近邻量化器，通过信息损失最小化

Svetlana Lazebnik, Maxim Raginsky; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:251-258

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树叶 | 用于无结构数据降维和多尺度分析的工具

Ann B. Lee, Boaz Nadler; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:259-266

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使用广义线性模型的有效主动学习

Jeremy Lewi, Robert Butera, Liam Paninski; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:267-274

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用于分类器自适应的贝叶斯散度先验

Xiao Li, Jeff Bilmes; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:275-282

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使用 Rodeo 在高维空间中进行稀疏非参数密度估计

Han Liu, John Lafferty, Larry Wasserman; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:283-290

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多类别支持向量机的 Fisher 一致性

Yufeng Liu; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:291-298

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带有成对约束的半监督聚类：一种判别方法

Zhengdong Lu; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:299-306

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召回系统：类别索引的有效学习和使用

Omid Madani, Wiley Greiner, David Kempe, Mohammad R. Salavatipour; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:307-314

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AClass：一种简单、在线、可并行化的概率分类算法

Vikash K. Mansinghka, Daniel M. Roy, Ryan Rifkin, Josh Tenenbaum; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:315-322

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用于扑克和其他凸游戏的快速捆绑式任何时间算法

H. Brendan McMahan, Geoffrey J. Gordon; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:323-330

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循环校正信念传播

Joris Mooij, Bastian Wemmenhove, Bert Kappen, Tommaso Rizzo; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:331-338

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用于贝叶斯网络结构学习的归纳迁移

Alexandru Niculescu-Mizil, Rich Caruana; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:339-346

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最大熵相关均衡

Luis E. Ortiz, Robert E. Schapire, Sham M. Kakade; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:347-354

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通过 MCMC 对图模型进行近似计数

Jose M. Peña; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:355-362

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基于边际的图割，使用线性规划

K. Pelckmans, J. Shawe-Taylor, J.A.K. Suykens, B. De Moor; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:363-370

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用于无监督学习的统一能量框架

Marc’Aurelio Ranzato, Y-Lan Boureau, Sumit Chopra, Yann LeCun; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:371-379

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(近似) 结构化预测的次梯度方法

Nathan D. Ratliff, J. Andrew Bagnell, Martin A. Zinkevich; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:380-387

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学习大规模偏好关系的一种快速算法

Vikas C. Raykar, Ramani Duraiswami, Balaji Krishnapuram; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:388-395

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共正则化核类的 Rademacher 复杂度

David S. Rosenberg, Peter L. Bartlett; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:396-403

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连续神经网络

尼古拉斯·勒鲁, 约书亚·本吉奥; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:404-411

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通过保持类别邻域结构学习非线性嵌入

鲁斯兰·萨拉胡丁诺夫, 杰夫·辛顿; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:412-419

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共现数据动态嵌入的潜在空间方法

普纳姆丽塔·萨卡尔, 萨吉德·M·西迪基, 乔治雷·J·戈登; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:420-427

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使用增强经验累积分布函数进行内存高效正交最小二乘核密度估计

马丁·沙弗诺, 埃丁·安德利奇, 马塞尔·卡茨, 斯文·E·克吕格, 安德烈亚斯·文德穆特; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:428-435

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在线凸优化的一种随机拟牛顿方法

尼科尔·N·施劳多尔夫, 金·于, 西蒙·京特; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:436-443

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稀疏线性模型中的贝叶斯推断和最优设计

马蒂亚斯·西格, 弗洛里安·斯坦克, 小路·津田; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:444-451

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一种用于高效在线标签排序的统一算法方法

沙伊·沙列夫-施瓦茨, 约拉姆·辛格; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:452-459

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最小体积嵌入

布莱克·肖, 托尼·杰巴拉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:460-467

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概率密度估计的框架

约翰·肖-泰勒, 亚历克斯·多利亚; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:468-475

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使用近似牛顿方法的快速核ICA

浩·申, 斯特凡妮·耶格尔卡, 阿瑟·格雷顿; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:476-483

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椭球机器

潘纳加达塔·K·希瓦斯瓦米, 托尼·杰巴拉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:484-491

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HMM模型选择和学习的快速状态发现

萨吉德·M·西迪基, 乔治雷·J·戈登, 安德鲁·W·摩尔; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:492-499

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使用关系贝叶斯集合进行类比推理

里卡多·席尔瓦, 凯瑟琳·A·赫勒, 祖宾·加拉马尼; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:500-507

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动态因子测试：应用于多模态数据关联

迈克尔·R·西拉库萨, 约翰·W·费舍尔三世; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:508-515

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广义飞镖蒙特卡洛

克里斯蒂安·斯明奇塞斯库, 麦克斯·韦林; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:516-523

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局部和全局稀疏高斯过程近似

爱德华·斯内尔森, 祖宾·加拉马尼; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:524-531

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模型选择期间的预测离散化

哈拉德·施泰克, 托米·S·雅科拉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:532-539

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涌现和传播模型与词语爆发性

彼得·苏内哈格; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:540-547

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学习用于高维序列的多级分布式表示

伊利亚·苏茨克维尔, 杰弗里·辛顿; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:548-555

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印度自助餐过程的棍棒断裂构造

伊·惠·特, 迪兰·格鲁尔, 祖宾·加拉马尼; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:556-563

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分层贝塔过程和印度自助餐过程

罗曼·蒂博, 迈克尔·I·乔丹; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:564-571

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非线性降维作为信息检索

雅科·文纳, 萨穆埃尔·卡斯基; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:572-579

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核化LASSO中的核路径

冈·王, 迪特-扬·杨, 弗雷德里克·H·洛乔夫斯基; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:580-587

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高效的大边界半监督学习

王俊辉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:588-595

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半监督均场

王飞, 王世军, 张长水, Ole Winther; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:596-603

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快速均值漂移与精确稳定的收敛

王平, Dongryeol Lee, Alexander Gray, James M. Rehg; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:604-611

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核回归的度量学习

Kilian Q. Weinberger, Gerald Tesauro; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:612-619

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信息理论主动推断的性能保证

Jason L. Williams, John W. Fisher III, Alan S. Willsky; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:620-627

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基于局部学习正则化的半监督分类

吴明瑞, Bernhard Schölkopf; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:628-635

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任何回归学习过程能有多强大？

杨玉红; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:636-643

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支持向量机与最小二乘支持向量机

叶杰平, 熊涛; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:644-651

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通用混合贝叶斯网络的重采样重要性

袁长河, Marek J. Druzdzel; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:652-659

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功能方差分析模型中的非负扼杀成分选择

袁明; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:660-666

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具有可检验因果假设的广义Do-演算

张吉吉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:667-674

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用于同时分类和变量选择的改进的1-范数SVM

邹辉; 第十一届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 2:675-681

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