可聚类性：理论研究

Margareta Ackerman, Shai Ben-David; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:1-8

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潜在力模型

Mauricio Álvarez, David Luengo, Neil D. Lawrence; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:9-16

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变分桥回归

Artin Armagan; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:17-24

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学习低密度分隔符

Shai Ben-David, Tyler Lu, David Pal, Miroslava Sotakova; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:25-32

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监督谱潜在变量模型

Liefeng Bo, Cristian Sminchisescu; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:33-40

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通过混合整数规划估计树状协方差矩阵

Hector Corrada Bravo, Stephen Wright, Kevin Eng, Sunduz Keles, Grace Wahba; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:41-48

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信息理论特征选择的新视角

Gavin Brown; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:49-56

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通过优化干预进行结构识别

Alberto Giovanni Busetto, Joachim Buhmann; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:57-64

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使用潜在狄利克雷分配进行在线主题推断

Kevin Canini, Lei Shi, Thomas Griffiths; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:65-72

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通过马蹄铁处理稀疏性

Carlos M. Carvalho, Nicholas G. Polson, James G. Scott; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:73-80

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文档网络的关联主题模型

Jonathan Chang, David Blei; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:81-88

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不完整多维数组的概率模型

Wei Chu, Zoubin Ghahramani; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:89-96

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关于二分排序的分区规则

Stephan Clemencon, Nicolas Vayatis; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:97-104

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高斯边际机器

Koby Crammer, Mehryar Mohri, Fernando Pereira; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:105-112

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通过图割学习稀薄连接树

Shahaf Dafna, Carlos Guestrin; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:113-120

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匹配追踪核 Fisher 判别分析

Tom Diethe, Zakria Hussain, David Hardoon, John Shawe-Taylor; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:121-128

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随机复合似然中的统计和计算权衡

Joshua Dillon, Guy Lebanon; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:129-136

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印度自助过程的变分推断

Finale Doshi, Kurt Miller, Jurgen Van Gael, Yee Whye Teh; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:137-144

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选择要钳位的变量

Frederik Eaton, Zoubin Ghahramani; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:145-152

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训练深度架构的困难以及无监督预训练的影响

Dumitru Erhan, Pierre-Antoine Manzagol, Yoshua Bengio, Samy Bengio, Pascal Vincent; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:153-160

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具有实例级约束的半监督亲和力传播

Inmar Givoni, Brendan Frey; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:161-168

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多流形半监督学习

Andrew Goldberg, Xiaojin Zhu, Aarti Singh, Zhiting Xu, Robert Nowak; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:169-176

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用于优化并行信念传播的残差飞溅

Joseph Gonzalez, Yucheng Low, Carlos Guestrin; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:177-184

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稀疏概率主成分分析

Yue Guan, Jennifer Dy; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:185-192

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用于分析大型复杂数据集的视觉数据库

Saptarshi Guha, Paul Kidwell, Ryan P. Hafen, William S. Cleveland; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:193-200

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主动学习作为非凸优化

Andrew Guillory, Erick Chastain, Jeff Bilmes; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:201-208

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网络补全与调查抽样

Steve Hanneke, Eric P. Xing; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:209-215

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蒸馏感知：用于稀疏信号恢复的选择性采样

Jarvis Haupt, Rui Castro, Robert Nowak; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:216-223

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无限层次隐马尔可夫模型

Katherine Heller, Yee Whye Teh, Dilan Gorur; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:224-231

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具有任意奖励的连续马尔可夫决策过程的期望最大化算法

Matthew Hoffman, Nando Freitas, Arnaud Doucet, Jan Peters; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:232-239

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最大熵密度估计与不完全仅存在数据

Bert Huang, Ansaf Salleb-Aouissi; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:240-247

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利用概率独立性进行排列

Jonathan Huang, Carlos Guestrin, Xiaoye Jiang, Leonidas Guibas; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:248-255

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粒子信念传播

Alexander Ihler, David McAllester; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:256-263

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数据偏差的鲁棒反策略

Michael Johanson, Michael Bowling; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:264-271

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沉睡专家与具有随机动作可用性和对抗性奖励的强盗问题

Varun Kanade, H. Brendan McMahan, Brent Bryan; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:272-279

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基于协方差算子的降维及其在半监督环境中的扩展

Minyoung Kim, Vladimir Pavlovic; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:280-287

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Lanczos 近似加速核偏最小二乘回归

Nicole Kramer, Masashi Sugiyama, Mikio Braun; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:288-295

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用于可扩展半定规划的凸扰动

Brian Kulis, Suvrit Sra, Inderjit Dhillon; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:296-303

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Nystrom 方法的采样技术

Sanjiv Kumar, Mehryar Mohri, Ameet Talwalkar; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:304-311

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使用鲁棒的相互依赖编码进行深度学习

Hugo Larochelle, Dumitru Erhan, Pascal Vincent; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:312-319

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用于脑电分类的组非负矩阵分解

Hyekyoung Lee, Seungjin Choi; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:320-327

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基于无约束优化的核学习

Fuxin Li, Yunshan Fu, Yu-Hong Dai, Cristian Sminchisescu, Jue Wang; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:328-335

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用于关系核学习的潜在 Wishart 过程

Wu-Jun Li, Zhihua Zhang, Dit-Yan Yeung; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:336-343

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更紧凑且凸的最大边际聚类

Yu-Feng Li, Ivor W. Tsang, Jame Kwok, Zhi-Hua Zhou; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:344-351

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学习美式期权的行权策略

Yuxi Li, Csaba Szepesvari, Dale Schuurmans; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:352-359

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通过树集成模型学习稀疏马尔可夫网络结构

Yuanqing Lin, Shenghuo Zhu, Daniel Lee, Ben Taskar; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:360-367

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一种用于无监督结构网络推断的核方法

克里斯托夫·利珀特, 奥利弗·斯泰格尔, 祖宾·加拉马尼, 卡斯滕·博格瓦特; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:368-375

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组套索的估计一致性及其应用

刘汉, 张健; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:376-383

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通过保持局部结构学习参数嵌入

劳伦斯·范德马腾; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:384-391

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学习排名指数模型的易处理搜索

布尚·曼达尼, 玛丽娜·梅拉; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:392-399

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通过系统随机搜索进行精确和近似采样

维卡什·曼辛加, 丹尼尔·罗伊, 埃里克·乔纳斯, 乔舒亚·特南鲍姆; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:400-407

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条件随机场的生成树近似

帕特里克·普莱彻尔, 程顺翁, 约阿希姆·布曼; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:408-415

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非独立数据的色度PAC-贝叶斯界限

利瓦·拉莱沃拉, 玛丽·斯扎夫兰斯基, 吉约姆·斯坦普费尔; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:416-423

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用于模仿学习的反向最优启发式控制

内森·拉特利夫, 布赖恩·齐巴特, 凯文·彼得森, J. 安德鲁·巴格内尔, 马蒂亚尔·赫伯特, 阿宁德·K. 迪, 西达尔塔·斯里尼瓦萨; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:424-431

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通过离散伯努利源在线学习切换率

史蒂文·鲁伊, 蒂姆·埃尔文; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:432-439

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用于结构化预测问题的分类器的顺序学习

丹·罗斯, 凯文·斯莫尔, 伊万·蒂托夫; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:440-447

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深度玻尔兹曼机

鲁斯兰·萨拉胡丁诺夫, 杰弗里·辛顿; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:448-455

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具有简单约束的代价函数优化：一种有限内存投影拟牛顿算法

马克·施密特, 埃沃特·伯格, 迈克尔·弗里德兰德, 凯文·墨菲; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:456-463

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新颖性检测：未标记数据绝对有帮助

克莱顿·斯科特, 吉尔斯·布兰查德; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:464-471

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密度估计的PAC-贝叶斯泛化界限，应用于协同聚类

叶夫根尼·塞尔丁, 纳夫塔利·蒂什比; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:472-479

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最大熵分类的PAC-贝叶斯分析

约翰·肖-泰勒, 大卫·哈顿; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:480-487

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用于大型图比较的有效图let核

尼诺·谢尔瓦希泽, SVN Vishwanathan, 托比亚斯·佩特里, 库尔特·梅尔霍恩, 卡斯滕·博格瓦特; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:488-495

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哈希核

秦峰·史, 詹姆斯·彼得森, 吉迪恩·德罗尔, 约翰·兰福德, 亚历克斯·斯莫拉, 亚历克斯·斯特雷尔, S. V. N. Vishwanathan; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:496-503

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局部极小极大最优预测建模与贝叶斯网络

托米·西兰德, 泰穆·罗斯, 佩特里·米利马基; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:504-511

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贝叶斯混合Copula的MCMC方法

里卡多·席尔瓦, 罗伯特·格拉马西; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:512-519

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高斯混合的因子模型和边际独立模型

里卡多·席尔瓦, 祖宾·加拉马尼; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:520-527

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可处理的时间序列依赖结构贝叶斯推断

迈克尔·西拉库萨, 约翰·费舍尔三世; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:528-535

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相对新颖性检测

亚历克斯·斯莫拉, 乐·宋, 春辉·提奥; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:536-543

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图模型中最大后验概率的树块坐标下降

大卫·松塔格, 托米·雅科拉; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:544-551

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块对角无限隐马尔可夫模型

托马斯·斯蒂普尔顿, 祖宾·加拉马尼, 杰弗里·戈登, 泰-辛·李; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:552-559

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变量度量随机逼近理论

彼得·苏内哈格, 约根·特朗普夫, S.V.N. Vishwanathan, 尼科尔·施劳多尔夫; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:560-566

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稀疏高斯过程的诱导变量的变分学习

米哈利斯·蒂西亚斯; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:567-574

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非负半监督学习

王昌虎, 颜树成, 张磊, 张洪江; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:575-582

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马尔可夫主题模型

王翀, 博·蒂森, 克里斯·米克, 大卫·布莱; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:583-590

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用于距离度量学习的信息几何方法

王世军, 金荣; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:591-598

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通过线性规划进行大间隔结构化预测

王卓然, John Shawe-Taylor; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:599-606

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用于统计语言模型领域自适应的分层非参数贝叶斯方法

Frank Wood, Yee Whye Teh; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:607-614

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正则化提升的速度和稀疏性

奚永欣, 向振, Peter Ramadge, Robert Schapire; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:615-622

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用于狄利克雷过程混合模型的基于树的推断

徐洋, Katherine Heller, Zoubin Ghahramani; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:623-630

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双重时序差分学习

杨敏, 李玉玺, Dale Schuurmans; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:631-638

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主动感知

于世朋, Balaji Krishnapuram, Romer Rosales, R. Bharat Rao; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:639-646

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基于边缘的多元分类相干函数

张志华, Michael Jordan, 李武军, Dit-Yan Yeung; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:647-654

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用于降维的隐变量模型

张志华, Michael I. Jordan; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:655-662

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用于非负矩阵分解的可逆跳跃 MCMC

钟明军, Mark Girolami; 第十二届人工智能与统计国际会议论文集, PMLR 5:663-670

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