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  1. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  2. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  3. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  4. 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, 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  5. Using an adaptive memory strategy to improve a multistart heuristic for sequencing by hybridization

    Fernandes, E. R. & Ribeiro, C. C., 01.01.2005, Experimental and Efficient Algorithms: 4th International Workshop, WEA 2005, Santorini Island, Greece, May 10-13, 2005; Proceedings. Nikoletseas, S. E. (Hrsg.). Berlin: Springer, S. 4-15 12 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 3503).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  6. AUC Maximizing Support Vector Learning

    Brefeld, U. & Scheffer, T., 2005, ROC Analysis in Machine Learning. 8 S.

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  7. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  8. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  9. Erschienen

    Object-Oriented Construction Handbook: Developing Application-Oriented Software with the Tools and Materials Approach

    Züllighoven, H., Beeger, R. E., Bleek, W-G., Gryczan, G., Lilienthal, C., Lippert, M., Roock, S., Siberski, W., Slotos, T., Weske, D. & Wetzel, I., 2004, Amsterdam: dpunkt.verlag. 544 S.

    Publikation: Bücher und AnthologienMonografienLehre

  10. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet