机器学习研究会议论文集 | 第十七届人工智能与统计国际会议论文集，于2014年4月22日至25日在冰岛雷克雅维克举行。由机器学习研究会议论文集于2014年4月2日出版，第33卷。卷编辑：Samuel Kaski, Jukka Corander 系列编辑：Neil D. Lawrence, Mark Reid

Nico Görnitz, Anne Porbadnigk, Alexander Binder, Claudia Sannelli, Mikio Braun, Klaus-Robert Mueller, Marius Kloft; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:293-302

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使用周期性高斯过程进行分析长期预测

Nooshin HajiGhassemi, Marc Deisenroth; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:303-311

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基于补充变量的因果效应估计

Takahiro Hayashi, Manabu Kuroki; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:312-319

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单网络关系学习的非渐近分析

Peng He, Changshui Zhang; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:320-327

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利用固有对称性限制结构学习

Peng He, Changshui Zhang; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:328-337

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事件序列数据的统计模型

Kevin Heins, Hal Stern; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:338-346

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微分方程的概率解及其在黎曼统计中的应用

Philipp Hennig, Søren Hauberg; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:347-355

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倾斜变分贝叶斯

James Hensman, Max Zwiessele, Neil D. Lawrence; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:356-364

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基于模型bandit优化中的相关性和预算约束，及其在自动机器学习中的应用

Matthew Hoffman, Bobak Shahriari, Nando Freitas; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:365-374

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高斯bandit的汤普森采样最优性取决于先验

本田淳也, 竹村明; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:375-383

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线性分类器的期望风险和PAC-Bayes有限样本保证的紧界

让·奥诺里奥, 汤米·雅科拉; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:384-392

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用于主题建模的潜在高斯模型

胡昌伟, 柳恩秀, 戴维·卡尔森, 王英健, 劳伦斯·卡林; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:393-401

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半参数回归的有限样本泛化界：部分线性模型

黄瑞童, Csaba Szepesvari; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:402-410

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扩展Fisher判别分析的全局优化方法

岩田悟, 中塚雄二, 武田明子; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:411-419

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高维密度比估计及其在近似似然计算中的扩展

拉斐尔·伊兹比基, 安·李, 查德·谢弗; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:420-429

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用于决策制定的近最优贝叶斯主动学习

谢尔文·贾瓦达尼, 于鑫陈, 阿敏·卡尔巴西, 安德烈亚斯·克劳斯, 德鲁·巴格内尔, 西达尔塔·斯里尼瓦萨; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:430-438

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用于准凹分布的水平集击中-运行采样器

谢恩·詹森, 迪恩·福斯特; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:439-447

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压缩线性最小二乘回归的新界限

阿塔·卡班; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:448-456

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从高斯RKHS嵌入恢复分布

本伸信, 福岛健二; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:457-465

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用于局部偏好的协同排序

伯克·卡皮乔格鲁, 大卫·罗森伯格, 罗伯特·沙皮尔, 托尼·杰巴拉; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:466-474

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可扩展的协同贝叶斯偏好学习

穆罕默德·埃姆蒂亚兹·汗, Young Jun Ko, 马蒂亚斯·西格尔; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:475-483

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用于标记和未标记数据的大边缘分类的高斯潜在变量模型

Do-kyum Kim, Matthew Der, 劳伦斯·索尔; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:484-492

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具有侧信息的可扩展变分贝叶斯矩阵分解

Yong-Deok Kim, Seungjin Choi; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:493-502

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代数重构界限和相位恢复在可识别阈值处的显式反演

Franz Király, Martin Ehler; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:503-511

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视觉边界预测：深度神经网络和质量解剖

Jyri Kivinen, Chris Williams, Nicolas Heess; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:512-521

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低秩谱学习

Alex Kulesza, N. Raj Rao, Satinder Singh; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:522-530

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Fugue：慢速工作者无关的分布式学习，用于大数据上的大模型

Abhimanu Kumar, Alex Beutel, Qirong Ho, Eric Xing; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:531-539

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使用潜在结构预测的计算教育

Tanja Käser, Alexander Schwing, Tamir Hazan, Markus Gross; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:540-548

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构建众包星图

Dustin Lang, David Hogg, Bernhard Schölkopf; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:549-557

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基于依赖归一化随机测度的增量树推理

Juho Lee, Seungjin Choi; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:558-566

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联合信息特征选择

Leonidas Lefakis, Francois Fleuret; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:567-575

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学习异构隐马尔可夫随机场

Jie Liu, Chunming Zhang, Elizabeth Burnside, David Page; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:576-584

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PAC-贝叶斯集体稳定性

Ben London, Bert Huang, Ben Taskar, Lise Getoor; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:585-594

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通过贝叶斯求积的活跃区域搜索

Yifei Ma, Roman Garnett, Jeff Schneider; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:595-603

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使用随机MAP扰动的活跃边界标注

Subhransu Maji, Tamir Hazan, Tommi Jaakkola; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:604-613

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可解释的稀疏高阶玻尔兹曼机

Martin Renqiang Min, Xia Ning, Chao Cheng, Mark Gerstein; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:614-622

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使用k-局部性的MAP LP松弛的高效提升

Martin Mladenov, Kristian Kersting, Amir Globerson; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:623-632

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可扩展多核学习的几何算法

John Moeller, Parasaran Raman, Suresh Venkatasubramanian, Avishek Saha; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:633-642

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关于具有缺失数据模型的可测试性

Karthika Mohan, Judea Pearl; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:643-650

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具有漂移的选择性采样

Edward Moroshko, Koby Crammer; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:651-659

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用于无检测跟踪和对象建模的依赖狄利克雷过程对象混合

Willie Neiswanger, Frank Wood, Eric Xing; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:660-668

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减少 Kullback-Leibler 散度的偏置和度量学习，用于最近邻估计

Yung-Kyun Noh, Masashi Sugiyama, Song Liu, Marthinus C. Plessis, Frank Chongwoo Park, Daniel D. Lee; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:669-677

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通过 PAC-贝叶斯和拉普拉斯分布实现鲁棒前向算法

Asaf Noy, Koby Crammer; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:678-686

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多个不可交换网络的联合结构学习

Chris Oates, Sach Mukherjee; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:687-695

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通过子样本退火扩展非参数贝叶斯推理

Fritz Obermeyer, Jonathan Glidden, Eric Jonas; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:696-705

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快速分布到实数回归

Junier Oliva, Willie Neiswanger, Barnabas Poczos, Jeff Schneider, Eric Xing; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:706-714

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FuSSO：功能收缩和选择算子

Junier Oliva, Barnabas Poczos, Timothy Verstynen, Aarti Singh, Jeff Schneider, Fang-Cheng Yeh, Wen-Yih Tseng; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:715-723

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学习是走深还是走宽？

Gaurav Pandey, Ambedkar Dukkipati; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:724-732

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LAMORE：一种稳定、可扩展的潜在向量自回归分类时间序列建模方法

Yubin Park, Carlos Carvalho, Joydeep Ghosh; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:733-742

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欺骗大概率质量函数以提高采样时间和减少内存成本

Jon Parker, Hans Engler; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:743-750

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使用整数线性规划学习有界树宽贝叶斯网络

Pekka Parviainen, Hossein Shahrabi Farahani, Jens Lagergren; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:751-759

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大规模压缩特征学习的有效算法

Hristo Paskov, John Mitchell, Trevor Hastie; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:760-768

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对于依赖于两个多元随机变量内积的似然函数的期望传播

Tomi Peltola, Pasi Jylänki, Aki Vehtari; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:769-777

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用于链图结构学习的包含最优算法

Jose Peña, Dag Sonntag, Jens Nielsen; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:778-786

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约束全局优化的一种逐步不确定性降低方法

Victor Picheny; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:787-795

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连通子图检测

Jing Qian, Venkatesh Saligrama, Yuting Chen; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:796-804

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具有均匀特征噪声的主动学习分析

Aaditya Ramdas, Barnabas Poczos, Aarti Singh, Larry Wasserman; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:805-813

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黑盒变分推断

Rajesh Ranganath, Sean Gerrish, David Blei; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:814-822

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聚类规范相关分析

Nikhil Rasiwasia, Dhruv Mahajan, Vijay Mahadevan, Gaurav Aggarwal; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:823-831

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顺序众包标注作为马尔可夫决策过程中的ε-贪婪探索

Vikas Raykar, Priyanka Agrawal; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:832-840

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使用AUC损失及其泛化进行结构化模型学习

Nir Rosenfeld, Ofer Meshi, Danny Tarlow, Amir Globerson; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:841-849

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类比例估计及其在多类异常拒绝中的应用

Tyler Sanderson, Clayton Scott; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:850-858

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马尔可夫逻辑网络中提升的MAP推断

Somdeb Sarkhel, Deepak Venugopal, Parag Singla, Vibhav Gogate; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:859-867

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使用线性相关和能量相关估计非高斯分量的依赖结构

Hiroaki Sasaki, Michael Gutmann, Hayaru Shouno, Aapo Hyvarinen; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:868-876

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作为高斯过程替代品的Student-t过程

Amar Shah, Andrew Wilson, Zoubin Ghahramani; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:877-885

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Minhash优于Simhash的论证

Anshumali Shrivastava, Ping Li; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:886-894

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存在确定性的循环信念传播

David Smith, Vibhav Gogate; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:895-903

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周期协方差函数与状态空间模型之间的显式联系

Arno Solin, Simo Särkkä; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:904-912

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使用高斯过程多项式Probit回归和动态时间扭曲核进行蝙蝠叫声识别

Vassilios Stathopoulos, Veronica Zamora-Gutierrez, Kate Jones, Mark Girolami; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:913-921

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SMERED：一种用于图形记录链接和去重贝叶斯方法

Rebecca Steorts, Rob Hall, Stephen Fienberg; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:922-930

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高斯图模型中的自适应变量聚类

Siqi Sun, Yuancheng Zhu, Jinbo Xu; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:931-939

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使用 Count-Min Sketch 将基于图的半监督学习扩展到大量标签

Partha Talukdar, William Cohen; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:940-947

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路径阈值化：渐近无调谐高维稀疏回归

Divyanshu Vats, Richard Baraniuk; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:948-957

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无向图模型选择的活跃学习

Divyanshu Vats, Robert Nowak, Richard Baraniuk; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:958-967

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非线性低维嵌入的线性时间训练

Max Vladymyrov, Miguel Carreira-Perpinan; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:968-977

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具有缺失值的 Gaussian Copula 精度估计

Huahua Wang, Farideh Fazayeli, Soumyadeep Chatterjee, Arindam Banerjee; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:978-986

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用于预算下的顺序学习的 LP

Joseph Wang, Kirill Trapeznikov, Venkatesh Saligrama; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:987-995

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改进的 Nystrom 方法的有效算法和误差分析

Shusen Wang, Zhihua Zhang; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:996-1004

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贝叶斯多尺度乐观优化

Ziyu Wang, Babak Shakibi, Lin Jin, Nando Freitas; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1005-1014

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使用高斯过程加速 ABC 方法

Richard Wilkinson; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1015-1023

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一种新的概率编程推理方法

Frank Wood, Jan Willem Meent, Vikash Mansinghka; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1024-1032

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优化种群扩散的动态资源分配

Shan Xue, Alan Fern, Daniel Sheldon; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1033-1041

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通过指数族进行混合图模型

Eunho Yang, Yulia Baker, Pradeep Ravikumar, Genevera Allen, Zhandong Liu; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1042-1050

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大型基因组研究中上下文感知组最近收缩中心

Juemin Yang, Fang Han, Rafael Irizarry, Han Liu; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1051-1059

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可交换图模型的非参数估计和检验

Justin Yang, Christina Han, Edoardo Airoldi; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1060-1067

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从概率程序生成有效的 MCMC 核

Lingfeng Yang, Patrick Hanrahan, Noah Goodman; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1068-1076

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用于自动超参数调整的有效迁移学习方法

Dani Yogatama, Gideon Mann; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1077-1085

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具有复合正则化的加速随机梯度方法

Wenliang Zhong, James Kwok; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1086-1094

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用于多个类别的异构领域自适应

Joey Tianyi Zhou, Ivor W.Tsang, Sinno Jialin Pan, Mingkui Tan; 第十七届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 33:1095-1103

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