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Machine Learning

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SCIEI

中文名称：机器学习

ISSN：0885-6125
出版周期：Quarterly

发文量：1173

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1.Detecting inappropriate access to electronic health records using collaborative filtering

机译：使用协作过滤来检测对电子病历的不当访问
- 作者：Aditya Krishna Menon;Xiaoqian Jiang;Jihoon Kim;Jaideep Vaidya;Lucila Ohno-Machado
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第1期
- Access violation;
- Collaborative filtering;
- Electronic health records;
- Privacy breach detection;
2.Water pipe condition assessment: a hierarchical beta process approach for sparse incident data

机译：水管状况评估：稀疏事件数据的分层Beta处理方法
- 作者：Zhidong Li;Bang Zhang;Yang Wang;Fang Chen;Ronnie Taib;Vicky Whiffin;Yi Wang
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第1期
- Hierarchical beta process;
- Bayesian nonparametric;
- Water main;
- Condition assessment;
- Sparse data;
3.Collaborative information acquisition for data-driven decisions

机译：协作信息获取，以数据为依据的决策
- 作者：Danxia Kong;Maytal Saar-Tsechansky
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第1期
- Active learning;
- Predictive modeling;
- Decision making;
- Audit selection;
- Direct targeting;
- Tax audit;
4.Machine learning for targeted display advertising: transfer learning in action

机译：针对定向展示广告的机器学习：实践中的转移学习
- 作者：C. Perlich;B. Dalessandro;T. Raeder;O. Stitelman;F. Provost
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第1期
- Transfer learning;
- Display advertising;
- Predictive modeling;
5.Tracking people over time in 19th century Canada for longitudinal analysis

机译：追踪19世纪加拿大境内的人以作纵向分析
- 作者：Luiza Antonie;Kris Inwood;Daniel J. Lizotte;J. Andrew Ross
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第1期
- Record linkage;
- Classification;
- Historical census;
6.Sequence labeling with multiple annotators

机译：带有多个注释器的序列标签
- 作者：Filipe Rodrigues;Francisco Pereira;Bernardete Ribeiro
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Multiple annotators;
- Crowdsourcing;
- Conditional random fields;
- Latent variable models;
- Expectation maximization;
7.An instance level analysis of data complexity

机译：数据复杂度的实例级分析
- 作者：Michael R. Smith;Tony Martinez;Christophe Giraud-Carrier
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Instance hardness;
- Dataset hardness;
- Data complexity;
8.Almost optimal estimates for approximation and learning by radial basis function networks

机译：通过径向基函数网络进行近似和学习的最佳估计
- 作者：Shaobo Lin;Xia Liu;Yuanhua Rong;Zongben Xu
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Learning theory;
- Approximation theory;
- Radial basis function networks;
- Rate of convergence;
9.Regret bounded by gradual variation for online convex optimization

机译：在线渐进式优化的渐进式后悔法
- 作者：Tianbao Yang;Mehrdad Mahdavi;Rong Jin;Shenghuo Zhu
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Online convex optimization;
- Regret bound;
- Gradual variation;
- Bandit;
10.Learning from multiple annotators with varying expertise

机译：向具有不同专业知识的多个注释者学习
- 作者：Yan Yan;Romer Rosales;Glenn Fung;Ramanathan Subramanian;Jennifer Dy
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Multiple labelers;
- Crowdsourcing;
- Opinion aggregation;
- Graphical models;
- Classification;
- Adversarial annotators;
11.Manifestations of user personality in website choice and behaviour on online social networks

机译：用户个性在在线社交网络上的网站选择和行为中表现出来
- 作者：Michal Kosinski;Yoram Bachrach;Pushmeet Kohli;David Stillwell;Thore Graepel
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Personality;
- Individual differences;
- Social networks;
- Facebook;
- Personalization;
- Web search;
- Online advertising;
- Machine learning;
12.Computational social science and social computing

机译：计算社会科学与社会计算
- 作者：Winter Mason;Jennifer Wortman Vaughan;Hanna Wallach
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
13.Forecast aggregation via recalibration

机译：通过重新校准预测汇总
- 作者：Brandon M. Turner;Mark Steyvers;Edgar C. Merkle;David V. Budescu;Thomas S. Wallsten
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Calibration;
- Aggregation;
- Forecasting;
- Systematic distortions;
- Hierarchical Bayesian models;
- Individual differences;
- Wisdom of the crowd;
14.Imputation of missing links and attributes in longitudinal social surveys

机译：纵向社会调查中缺失链接和属性的归因
- 作者：Vladimir Ouzienko;Zoran Obradovic
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Imputation;
- Temporal data analysis;
- Social networks;
- Exponential random graph models;
15.Modeling topic control to detect influence in conversations using nonparametric topic models

机译：使用非参数主题模型对主题控件进行建模以检测对话中的影响
- 作者：Viet-An Nguyen;Jordan Boyd-Graber;Philip Resnik;Deborah A. Cai;Jennifer E. Midberry;Yuanxin Wang
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Bayesian nonparametrics;
- Influencer detection;
- Topic modeling;
- Topic segmentation;
- Gibbs sampling;
16.Interactive topic modeling

机译：互动主题建模
- 作者：Yuening Hu;Jordan Boyd-Graber;Brianna Satinoff;Alison Smith
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Topic models;
- Latent Dirichlet Allocation;
- Feedback;
- Interactive topic modeling;
- Online learning;
- Gibbs sampling;
17.Least-squares independence regression for non-linear causal inference under non-Gaussian noise

机译：非高斯噪声下非线性因果推理的最小二乘独立回归
- 作者：Makoto Yamada;Masashi Sugiyama;Jun Sese
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Causal inference;
- Non-linear;
- Non-Gaussian;
- Squared-loss mutual information;
- Least-squares independence regression;
18.Finding relational redescriptions

机译：查找关系重新描述
- 作者：Esther Galbrun;Angelika Kimmig
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Redescription mining;
- Relational query mining;
- Inductive Logic Programming;
- Graph mining;
- Relational data mining;
19.The Variational Garrote

机译：变异Garrote
- 作者：Hilbert J. Kappen;Vicenc Gomez
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Sparse regression;
- Variational approximation;
- Spike-and-slab;
- Mean-field;
- Nonnegative garrote;
20.Efficient implementation of class-based decomposition schemes for Naieve Bayes

机译：朴素贝叶斯基于类的分解方案的有效实现
- 作者：Sang-Hyeun Park;Johannes Fuernkranz
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Naive Bayes;
- Error-correcting output codes;
- Scalability;
21.Introduction to the Special Issue on Grammatical Inference

机译：语法推论特刊简介
- 作者：Jeffrey Heinz;C. de la Higuera;Tim Oates
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
22.Spectral learning of weighted automata A forward-backward perspective

机译：加权自动机的谱学习前后视点
- 作者：Borja Balle;Xavier Carreras;Franco M. Luque;Ariadna Quattoni
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Spectral learning;
- Weighted finite automata;
- Dependency parsing;
23.Adaptively learning probabilistic deterministic automata from data streams

机译：从数据流中自适应学习概率确定性自动机
- 作者：Borja Balle;Jorge Castro;Ricard Gavalda
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- PAC learning;
- Data streams;
- Probabilistic automata;
- PDFA;
- Stream sketches;
24.A comparison of collapsed Bayesian methods for probabilistic finite automata

机译：概率有限自动机的崩溃贝叶斯方法的比较
- 作者：Chihiro Shibata;Ryo Yoshinaka
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Collapsed Gibbs sampling;
- Variational Bayesian methods;
- State-merging algorithms;
25.Distributional learning of parallel multiple context-free grammars

机译：并行的多个无上下文语法的分布式学习
- 作者：Alexander Clark;Ryo Yoshinaka
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Mildly context-sensitive;
- Grammatical inference;
- Semilinearity;
26.Learning register automata: from languages to program structures

机译：学习寄存器自动机：从语言到程序结构
- 作者：Malte Isberner;Falk Howar;Bernhard Steffen
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Active automata learning;
- Alphabet abstraction refinement;
- Register automata;
- Formal methods;
- Software engineering;
27.PAutomaC: a probabilistic automata and hidden Markov models learning competition

机译：PAutomaC：概率自动机和隐马尔可夫模型学习竞赛
- 作者：Sicco Verwer;Remi Eyraud;Colin de la Higuera
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Grammatical inference;
- Probabilistic automata;
- Hidden Markov models;
- Programming competition;
28.Improving active Mealy machine learning for protocol conformance testing

机译：改进主动式Mealy机器学习以进行协议一致性测试
- 作者：Fides Aarts;Harco Kuppens;Jan Tretmans;Frits Vaandrager;Sicco Verwer
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Active learning;
- Automaton learning;
- Mealy machines;
- State machine synthesis;
- Model-based testing;
- Protocol learning;
- Model checking;
29.An improved multiclass LogitBoost using adaptive-one-vs-one

机译：改进的多类LogitBoost，使用自适应一对一
- 作者：Peng Sun;Mark D. Reid;Jie Zhou
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- LogitBoost;
- Boosting;
- Ensemble;
- Supervised learning;
- Convex optimization;
30.The matrix ridge approximation: algorithms and applications

机译：矩阵岭近似：算法和应用
- 作者：Zhihua Zhang
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
31.Detecting concept change in dynamic data streams: A sequential approach based on reservoir sampling

机译：检测动态数据流中的概念变化：基于储层采样的顺序方法
- 作者：Russel Pears;Sripirakas Sakthithasan;Yun Sing Koh
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Concept drift detection;
- Data stream mining;
- Sequential hypothesis testing;
- Reservoir sampling;
32.Preference-based reinforcement learning: evolutionary direct policy search using a preference-based racing algorithm

机译：基于偏好的强化学习：使用基于偏好的竞速算法进行进化直接策略搜索
- 作者：Robert Busa-Fekete;Balazs Szoerenyi;Paul Weng;Weiwei Cheng;Eyke Huellermeier
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第3期
- Preference learning;
- Reinforcement learning;
- Evolutionary direct policy search;
- Racing algorithms;
33.The bane of skew Uncertain ranks and unrepresentative precision

机译：歪斜的祸根不确定的等级和代表性的精度
- 作者：Thomas A. Lampert;Pierre Gancarski
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Precision;
- Recall;
- Skew;
- AUCPR;
- Evaluation;
- Performance;
- ROC;
34.Leave-one-out cross-validation is risk consistent for lasso

机译：套索的交叉验证是一致的风险
- 作者：Darren Homrighausen;Daniel J. McDonald
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Stochastic equicontinuity;
- Uniform convergence;
- Persistence;
35.A constrained matrix-variate Gaussian process for transposable data

机译：转置数据的约束矩阵变量高斯过程
- 作者：Oluwasanmi Koyejo;Cheng Lee;Joydeep Ghosh
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Constrained Bayesian inference;
- Gaussian process;
- Transposable data;
- Nuclear norm;
- Low rank;
36.Learning a priori constrained weighted majority votes

机译：学习先验约束加权多数投票
- 作者：Aurelien Bellet;Amaury Habrard;Emilie Morvant;Marc Sebban
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Ensemble learning;
- Weighted majority vote;
- PAC-Bayesian bounds;
- Sample compression;
- Nearest neighbors;
37.Collaborative filtering with information-rich and information-sparse entities

机译：使用信息丰富和信息稀疏的实体进行协作过滤
- 作者：Kai Zhu;Rui Wu;Lei Ying;R. Srikant
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Recommender system;
- Collaborative filtering;
- Matrix completion;
- Clustering model;
38.Guest Editors' introduction: special issue of the ECML/PKDD 2014 journal track

机译：客座编辑介绍：ECML / PKDD 2014期刊专刊
- 作者：Toon Calders;Floriana Esposito;Eyke Huellermeier;Rosa Meo
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
39.On combining machine learning with decision making

机译：将机器学习与决策结合起来
- 作者：Theja Tulabandhula;Cynthia Rudin
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
40.A theoretical and empirical analysis of support vector machine methods for multiple-instance classification

机译：支持向量机的多实例分类理论与实证分析
- 作者：Gary Doran;Soumya Ray
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Multiple-instance learning;
- Support vector machines;
- Kernel methods;
41.Regression conformal prediction with random forests

机译：随机森林的回归共形预测
- 作者：Ulf Johansson;Henrik Bostroem;Tuve Loefstroem;Henrik Linusson
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Conformal prediction;
- Random forests;
- Regression;
42.SAGA: sparse and geometry-aware non-negative matrix factorization through non-linear local embedding

机译：SAGA：通过非线性局部嵌入进行稀疏和几何感知的非负矩阵分解
- 作者：Nicolas Courty;Xing Gong;Jimmy Vandel;Thomas Burger
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2014年第2期
- Non-negative matrix factorization;
- Manifold sampling;
- Kernel methods;
- Sparse projections;
- Simplex methods;
- Convexity constraints;
43.Density estimation with minimization of U -divergence

机译：U散度最小的密度估计
- 作者：Kanta Naito;Shinto Eguchi
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- density estimation;
- boosting;
- stagewise minimization;
- U-divergence;
44.New algorithms for budgeted learning

机译：预算学习的新算法
- 作者：Kun Deng;Yaling Zheng;Chris Bourke;Stephen Scott;Julie Masciale
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- budgeted learning;
- multi-armed bandit;
45.Learning figures with the Hausdorff metric by fractals-towards computable binary classification

机译：使用Hausdorff度量通过分形向可计算二进制分类学习数字
- 作者：Mahito Sugiyama;Eiju Hirowatari;Hideki Tsuiki;Akihiro Yamamoto
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- binary classification;
- discretization;
- self-similar set;
- gold's learning model;
- hausdorff metric;
- type-2 theory of effectivity;
46.Mass estimation

机译：质量估算
- 作者：Kai Ming Ting;Guang-Tong Zhou;Fei Tony Liu;Swee Chuan Tan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- mass estimation;
- density estimation;
- information retrieval;
- regression;
- anomaly detection;
47.Efficiently learning the preferences of people

机译：有效地学习人们的偏好
- 作者：Adriana Birlutiu;Perry Groot;Tom Heskes
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- learning preferences;
- active learning;
- experimental design;
- multi-task learning;
- hierarchical modeling;
48.Online Multiple Kernel Classification

机译：在线多核分类
- 作者：Steven C.H. Hoi;Rong Jin;Peilin Zhao;Tianbao Yang
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- online learning;
- kernel methods;
- multiple kernels;
- perceptron;
- hedge;
- classification;
49.A theory of transfer learning with applications to active learning

机译：转移学习理论及其在主动学习中的应用
- 作者：Liu Yang;Steve Hanneke;Jaime Carbonell
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- transfer learning;
- multi-task learning;
- active learning;
- statistical learning theory;
- bayesian learning;
- sample complexity;
50.Non-homogeneous dynamic Bayesian networks with Bayesian regularization for inferring gene regulatory networks with gradually time-varying structure

机译：具有贝叶斯正则化的非均匀动态贝叶斯网络，用于推断具有逐渐时变结构的基因调控网络
- 作者：Frank Dondelinger;Sophie Lebre;Dirk Husmeier
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
51.Forecasting electricity consumption by aggregating specialized experts A review of the sequential aggregation of specialized experts, with an application to Slovakian and French country-wide one-day-ahead (half-)hourly predictions

机译：通过聚集专业专家来预测用电量回顾专家的顺序聚集，并将其应用于斯洛伐克和法国全国范围的提前一天（半个）小时预测
- 作者：Marie Devaine;Pierre Gaillard;Yannig Goude;Gilles Stoltz
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- prediction with expert advice;
- specialized experts;
- application to real data;
52.Quantum speed-up for unsupervised learning

机译：无监督学习的量子加速
- 作者：Esma Aiemeur;Gilles Brassard;Sebastien Gambs
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- unsupervised learning;
- clustering;
- quantum learning;
- quantum information processing;
- grover's algorithm;
53.On evaluating stream learning algorithms

机译：关于评估流学习算法
- 作者：Joao Gama;Raquel Sebastiao;Pedro Pereira Rodrigues
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- data streams;
- evaluation design;
- prequential analysis;
- concept drift;
54.TEXPLORE: real-time sample-efficient reinforcement learning for robots

机译：TEXPLORE：机器人的实时高效采样高效加固学习
- 作者：Todd Hester;Peter Stone
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- reinforcement learning;
- robotics;
- MDP;
- real-time;
55.Multiclass classification with bandit feedback using adaptive regularization

机译：使用自适应正则化的带强盗反馈的多类分类
- 作者：Koby Crammer;Claudio Gentile
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- online learning;
- upper confidence bound;
- regret;
56.Computational complexity of kernel-based density-ratio estimation: a condition number analysis

机译：基于核的密度比估计的计算复杂度：条件数分析
- 作者：Takafumi Kanamori;Taiji Suzuki;Masashi Sugiyama
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- kernel;
- density-ratio;
- condition number;
- smoothed analysis;
57.Exploiting label dependencies for improved sample complexity

机译：利用标签依赖性提高样品复杂性
- 作者：Lena Chekina;Dan Gutfreund;Aryeh Kontorovich;Lior Rokach;Bracha Shapira
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
58.Learning with infinitely many features

机译：学习无限的功能
- 作者：A. Rakotomamonjy;R. Flamary;F. Yger
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- infinite features;
- column generation;
- gabor features;
- kernels;
59.Regularization of non-homogeneous dynamic Bayesian networks with global information-coupling based on hierarchical Bayesian models

机译：基于分层贝叶斯模型的具有全局信息耦合的非均匀动态贝叶斯网络正则化
- 作者：Dirk Husmeier;Marco Grzegorczyk
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
60.Ranking data with ordinal labels: optimality and pairwise aggregation

机译：使用序号标签对数据进行排名：最优性和成对聚合
- 作者：Stephan Clémencon;Sylvain Robbiano;Nicolas Vayatis
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- K-partite ranking;
- ordinal data;
- ROC surface;
- volume under the ROC surface;
- empirical risk minimization;
- median ranking;
61.Semi-supervised learning with density-ratio estimation

机译：具有密度比估计的半监督学习
- 作者：Masanori Kawakita;Takafumi Kanamori
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- Semi-supervised learning;
- Density ratio;
- Semiparametric model;
- Missing data;
62.Sparse non Gaussian component analysis by semidefinite programming

机译：半定规划的稀疏非高斯分量分析
- 作者：Elmar Diederichs;Anatoli Juditsky;Arkadi Nemirovski;Vladimir Spokoiny
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- Dimension reduction;
- Non-Gaussian components analysis;
- Feature extraction;
63.Completing causal networks by meta-level abduction

机译：通过元级绑架来完善因果网络
- 作者：Katsumi Inoue;Andrei Doncescu;Hidetomo Nabeshima
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- Abduction;
- Theory completion;
- Meta-reasoning;
- Causal network;
- Inhibition;
- Predicate invention;
- Default reasoning;
- Inductive logic programming;
- Systems biology;
64.Adaptive regularization of weight vectors

机译：权向量的自适应正则化
- 作者：Koby Crammer;Alex Kulesza;Mark Dredze
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第2期
- Online learning;
- Supervised learning;
- Text classification;
- Adaptive regularization;
65.Alignment based kernel learning with a continuous set of base kernels

机译：基于对齐的内核学习与连续的基础内核集
- 作者：Arash Afkanpour;Csaba Szepesvari;Michael Bowling
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Two-stage kernel learning;
- Continuous kernel sets;
66.Minimax PAC bounds on the sample complexity of reinforcement learning with a generative model

机译：Minimax PAC使用生成模型限制了强化学习的样本复杂度
- 作者：Mohammad Gheshlaghi Azar;Remi Munos;Hilbert J. Kappen
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Sample complexity;
- Markov decision processes;
- Reinforcement learning;
- Learning theory;
67.Learning a factor model via regularized PCA

机译：通过正则化PCA学习因子模型
- 作者：Yi-Hao Kao;Benjamin Van Roy
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Principal component analysis;
- Factor model;
- High-dimensional data;
- Covariance matrix estimation;
- Regularization;
68.Active evaluation of ranking functions based on graded relevance

机译：基于分级相关性的主动评估排名功能
- 作者：Christoph Sawade;Steffen Bickel;Timo von Oertzen;Tobias Scheffer;Niels Landwehr
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Information retrieval;
- Ranking;
- Active evaluation;
69.Learning policies for battery usage optimization in electric vehicles

机译：电动汽车电池使用优化的学习政策
- 作者：Stefano Ermon;Yexiang Xue;Carla Gomes;Bart Selman
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Reinforcement learning;
- Computational sustainability;
- Regression;
70.Massively parallel feature selection: an approach based on variance preservation

机译：大规模并行特征选择：一种基于方差保留的方法
- 作者：Zheng Zhao;Ruiwen Zhang;James Cox;David Duling;Warren Sarle
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Feature selection;
- Model selection;
- Parallel processing;
- Big-data;
71.Guest editors' introduction: special issue of selected papers from ECML-PKDD 2012

机译：客座编辑介绍：ECML-PKDD 2012精选论文特刊
- 作者：Tijl De Bie;Peter A. Flach
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
72.A reinforcement learning approach to autonomous decision-making in smart electricity markets

机译：智能电力市场中自主决策的强化学习方法
- 作者：Markus Peters;Wolfgang Ketter;Maytal Saar-Tsechansky;John Collins
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Energy brokers;
- Feature selection;
- Reinforcement learning;
- Smart electricity grid;
- Trading agents;
73.Beam search algorithms for multilabel learning

机译：光束搜索算法用于多标签学习
- 作者：Abhishek Kumar;Shankar Vembu;Aditya Krishna Menon;Charles Elkan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Multilabel classification;
- Probabilistic models;
- Beam search;
- Structured prediction;
74.Exploiting symmetries for scaling loopy belief propagation and relational training

机译：利用对称性来扩展循环信念传播和关系训练
- 作者：Babak Ahmadi;Kristian Kersting;Martin Mladenov;Sriraam Natarajan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Statistical relational learning;
- Lifted inference;
- Lifted online training;
- MapReduce;
75.Geometry preserving multi-task metric learning

机译：保留几何的多任务度量学习
- 作者：Peipei Yang;Kaizhu Huang;Cheng-Lin Liu
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Multi-task learning;
- Metric learning;
- Geometry preserving;
- von Neumann divergence;
- Bregman matrix divergence;
76.Introduction: special issue of selected papers of ACML2012

机译：简介：ACML2012精选论文特刊
- 作者：Zhi-Hua Zhou;Wee Sun Lee;Steven C.H. Hoi;Wray Buntine;Hiroshi Motoda
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
77.Bayesian object matching

机译：贝叶斯对象匹配
- 作者：Arto Klami
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Canonical correlation analysis;
- Matching;
- Permutation;
- Bayesian analysis;
78.Recovering networks from distance data

机译：从距离数据中恢复网络
- 作者：Sandhya Prabhakaran;David Adametz;Karin J. Metzner;Alexander Boehm;Volker Roth
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Network inference;
- Gaussian graphical models;
- Pairwise Euclidean distances;
- MCMC;
79.Correlated topographic analysis: estimating an ordering of correlated components

机译：相关的地形分析：估计相关组件的顺序
- 作者：Hiroaki Sasaki;Michael U. Gutmann;Hayaru Shouno;Aapo Hyvaerinen
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
80.Conditional validity of inductive conformal predictors

机译：归纳保形预测变量的条件有效性
- 作者：Vladimir Vovk
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Inductive conformal predictors;
- Conditional validity;
- Batch mode of learning;
- ROC curves;
- Boosting;
- MART;
- Spam detection;
81.On using nearly-independent feature families for high precision and confidence

机译：关于使用几乎独立的要素族以实现高精度和高可信度
- 作者：Omid Madani;Manfred Georg;David Ross
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Classifier combination;
- Independent features;
- High precision;
- Late fusion;
- Early fusion;
- Ensembles;
- Multiple views;
- Supervised learning;
82.Multi-stage classifier design

机译：多级分类器设计
- 作者：Kirill Trapeznikov;Yenkatesh Saligrama;David Castanon
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Multi-stage classification;
- Sequential decision;
- Boosting;
- Cost sensitive learning;
83.Variational Bayesian sparse additive matrix factorization

机译：变分贝叶斯稀疏加法矩阵分解
- 作者：Shinichi Nakajima;Masashi Sugiyama;S. Derin Babacan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Variational Bayes;
- Robust PCA;
- Matrix factorization;
- Sparsity;
- Model-induced regularization;
84.Exploration and exploitation of scratch games

机译：刮刮游戏的探索和开发
- 作者：Raphaeel Feraud;Tanguy Urvoy
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Adversarial multi-armed bandits;
- Stochastic multi-armed bandits;
- Finite sequences;
- Scratch games;
85.Hypervolume indicator and dominance reward based multi-objective Monte-Carlo Tree Search

机译：基于超量指标和优势奖励的多目标蒙特卡洛树搜索
- 作者：Weijia Wang;Michele Sebag
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Reinforcement learning;
- Monte-Carlo Tree Search;
- Multi-objective optimization;
- Sequential decision making;
86.Modeling individual email patterns over time with latent variable models

机译：使用潜在变量模型对单个电子邮件模式进行建模
- 作者：Nicholas Navaroli;Christopher DuBois;Padhraic Smyth
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Email analysis;
- Community detection;
- Changepoint detection;
- Hidden Markov models;
- Poisson regression;
87.Guest editor's introduction: special issue of the ECML PKDD 2013 journal track

机译：客座编辑介绍：ECML PKDD 2013期刊专刊
- 作者：Hendrik Blockeel;Kristian Kersting;Siegfried Nijssen;Filip Zelezny
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
88.Block coordinate descent algorithms for large-scale sparse multiclass classification

机译：大规模稀疏多类分类的块坐标下降算法
- 作者：Mathieu Blondel;Kazuhiro Seki;Kuniaki Uehara
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Multiclass classification;
- Group sparsity;
- Block coordinate descent;
89.The flip-the-state transition operator for restricted Boltzmann machines

机译：受限玻尔兹曼机的翻转状态转移算子
- 作者：Kai Bruegge;Asja Fischer;Christian Igel
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
90.ROC curves in cost space

机译：成本空间中的ROC曲线
- 作者：Jose Hernandez-Orallo;Peter Flach;Cesar Ferri
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Cost curves;
- ROC curves;
- Cost-sensitive evaluation;
- Ranking performance;
- Operating condition;
- Kendall tau distance;
- Area Under the ROC Curve (AUC);
91.A comparative evaluation of stochastic-based inference methods for Gaussian process models

机译：高斯过程模型基于随机推理方法的比较评估
- 作者：M. Filippone;M. Zhong;M. Girolami
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Bayesian inference;
- Gaussian processes;
- Markov chain Monte Carlo;
- Hierarchical models;
- Latent variable models;
92.Probabilistic topic models for sequence data

机译：序列数据的概率主题模型
- 作者：Nicola Barbieri;Giuseppe Manco;Ettore Ritacco;Marco Carnuccio;Antonio Bevacqua
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Recommender systems;
- Collaborative filtering;
- Probabilistic topic models;
- Performance;
93.Spatio-temporal random fields: compressible representation and distributed estimation

机译：时空随机场：可压缩表示和分布估计
- 作者：Nico Piatkowski;Sangkyun Lee;Katharina Morik
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Regularization;
- Graphical models;
- Spatio-temporal;
94.Pairwise meta-rules for better meta-learning-based algorithm ranking

机译：成对元规则可提高基于元学习的算法排名
- 作者：Quan Sun;Bernhard Pfahringer
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Meta-learning;
- Algorithm ranking;
- Ranking trees;
- Ensemble learning;
95.Differential privacy based on importance weighting

机译：基于重要性加权的差异隐私
- 作者：Zhanglong Ji;Charles Elkan
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第1期
- Privacy;
- Differential privacy;
- Importance weighting;
96.Supervised clustering of label ranking data using label preference information

机译：使用标签首选项信息对标签排名数据进行监督聚类
- 作者：Mihajlo Grbovic;Nemanja Djuric;Shengbo Guo;Slobodan Vucetic
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Label ranking;
- Supervised clustering;
- Preference learning;
97.Calibration and regret bounds for order-preserving surrogate losses in learning to rank

机译：标定和后悔界限，用于在学习排名时保留订单的替代损失
- 作者：Clement Calauzenes;Nicolas Usunier;Patrick Gallinari
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Learning to rank;
- Calibration;
- Surrogate regret bounds;
98.Tune and mix: learning to rank using ensembles of calibrated multi-class classifiers

机译：调音和混音：使用经过校准的多分类器合奏学习排名
- 作者：Robert Busa-Fekete;Balazs Kegl;Tamas Elteto;Gyoergy Szarvas
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
99.Efficient regularized least-squares algorithms for conditional ranking on relational data

机译：用于关系数据的条件排序的高效正则最小二乘算法
- 作者：Tapio Pahikkala;Antti Airola;Michiel Stock;Bernard De Baets;Willem Waegeman
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期
- Reciprocal relations;
- Symmetric relations;
- Learning to rank;
- Kernel methods;
- Regularized least-squares;
100.Robust ordinal regression in preference learning and ranking

机译：偏好学习和排名中的稳健序数回归
- 作者：Salvatore Corrente;Salvatore Greco;Milosz Kadzinski;Roman Slowinski
- 期刊名称：《Machine Learning》 | 2013年第3期

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