Ulf Brefeld
Prof. Dr.
- Informatik - Machine Learning, Artificial Intelligence, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz
- Wirtschaftsinformatik
Fachgebiete
Support vector machines with example dependent costs
Brefeld, U., Geibel, P. & Wysotzki, F., 01.01.2003, in: Lecture Notes in Computer Science. 2837, S. 23-34 12 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
Learning linear classifiers sensitive to example dependent and noisy costs
Geibel, P., Brefeld, U. & Wysotzki, F., 01.01.2003, in: Lecture Notes in Computer Science. 2810, S. 167-178 12 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Co-EM Support Vector learning
Brefeld, U. & Scheffer, T., 2004, Proceeding ICML '04 Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning. New York: Association for Computing Machinery, Inc, S. 121-128 8 S. (Proceedings, Twenty-First International Conference on Machine Learning, ICML 2004).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Perceptron and SVM learning with generalized cost models
Geibel, P., Brefeld, U. & Wysotzki, F., 2004, in: Intelligent Data Analysis. 8, 5, S. 439-455 17 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
AUC Maximizing Support Vector Learning
Brefeld, U. & Scheffer, T., 2005, ROC Analysis in Machine Learning. 8 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Multi-view discriminative sequential learning
Brefeld, U., Büscher, C. & Scheffer, T., 01.01.2005, Machine Learning: ECML 2005: 16th European Conference on Machine Learning. Springer Verlag, S. 60-71 12 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 3720 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Multi-view hidden markov perceptrons
Brefeld, U., Büscher, C. & Scheffer, T., 2005, Lernen, Wissensentdeckung und Adaptivitat, LWA 2005. Bauer, M., Brandherm, B., Fürnkranz, J., Grieser, G., Hotho, A., Jedlitschka, A. & Kröner, A. (Hrsg.). Saarbrücken: Gesellschaft für Informatik e.V., S. 134-138 5 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Systematic feature evaluation for gene name recognition
Hakenberg, J., Bickel, S., Plake, C., Brefeld, U., Zahn, H., Faulstich, L., Leser, U. & Scheffer, T., 24.05.2005, in: BMC Bioinformatics. 6, SUPPL.1, 11 S., S9.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
Semi-supervised learning for structured output variables
Brefeld, U. & Scheffer, T., 01.01.2006, Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. Cohen, W. & Moore, A. (Hrsg.). Association for Computing Machinery, Inc, S. 145-152 8 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Efficient co-regularised least squares regression
Brefeld, U., Gärtner, T., Scheffer, T. & Wrobel, S., 01.01.2006, Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. Cohen, W. (Hrsg.). Association for Computing Machinery, Inc, S. 137-144 8 S. (ACM International Conference Proceeding Series; Band 148).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet