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    Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression
    Brouard, Celine ; Szafranski, Marie ; et al.
    In: JOBIM ; https://hal.science/hal-00830428 ; JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136, 2012
    Online Konferenz
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    Volltext
    Wie komme ich dran?
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    Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression
    Brouard, Celine ; Szafranski, Marie ; et al.
    In: JOBIM ; https://hal.science/hal-00830428 ; JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136, 2012
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression
    Brouard, Celine ; Szafranski, Marie ; et al.
    In: JOBIM ; https://hal.science/hal-00830428 ; JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136, 2012
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression
    Brouard, Celine ; Szafranski, Marie ; et al.
    In: JOBIM ; https://hal.science/hal-00830428 ; JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136, 2012
    Online Konferenz
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    A new theoretical angle to semi-supervised output kernel regression for protein-protein interaction network inference
    Brouard, Celine ; d'Alché-Buc, Florence ; et al.
    In: International Workshop on Machine Learning in Systems Biology ; https://hal.science/hal-00832056 ; International Workshop on Machine Learning in Systems Biology, Jul 2011, Vienne, Austria, 2011
    Online Konferenz
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    Flow-based Bayesian estimation of nonlinear differential equations for modeling biological networks
    Brunel, Nicolas ; d'Alché-Buc, Florence ; et al.
    In: Proc. of the 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; https://hal.science/hal-00654125 ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10), Sep 2010, Nijmegen, Netherlands. pp.443--454, ⟨10.1007/978-3-642-16001-1_38⟩, 2010
    Online Konferenz
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    Flow-based Bayesian estimation of nonlinear differential equations for modeling biological networks
    Brunel, Nicolas ; d'Alché-Buc, Florence ; et al.
    In: Proc. of the 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; https://hal.science/hal-00654125 ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10), Sep 2010, Nijmegen, Netherlands. pp.443--454, ⟨10.1007/978-3-642-16001-1_38⟩, 2010
    Online Konferenz
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    Flow-based Bayesian estimation of nonlinear differential equations for modeling biological networks
    Brunel, Nicolas ; D'Alché-Buc, Florence ; et al.
    In: Proc. of the 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00654125 ; 5th IAPR international conference on Pattern recognition in bioinformatics (PRIB'10), Sep 2010, Nijmegen, Netherlands. pp.443--454, ⟨10.1007/978-3-642-16001-1_38⟩, 2010
    Online Konferenz
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    Estimation of Parametric Nonlinear ODEs for Biological Networks Identification
    d'Alché-Buc, Florence ; Brunel, Nicolas ; et al.
    In: Learning and Inference in Computational Systems Biology ; https://hal.science/hal-00647275 ; Neil D. Lawrence; Mark Girolami; Magnus Rattray; Guido Sanguinetti. Learning and Inference in Computational Systems Biology, MIT Press, pp.61--96, 2009; (2009)
    Online Buch
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    Estimation of Parametric Nonlinear ODEs for Biological Networks Identification
    D'Alché-Buc, Florence ; Brunel, Nicolas ; et al.
    In: Learning and Inference in Computational Systems Biology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00647275 ; Neil D. Lawrence; Mark Girolami; Magnus Rattray; Guido Sanguinetti. Learning and Inference in Computational Systems Biology, MIT Press, pp.61--96, 2009; (2009)
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Gradient boosting for kernelized output spaces
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proceedings of the 24th Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007) ; https://hal.science/hal-00341945, 2007
    Online Konferenz
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    Volltext
    Wie komme ich dran?
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    Gradient boosting for kernelized output spaces
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proceedings of the 24th Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00341945, 2007
    Online Konferenz
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    OK3: Méthode d'arbres à sortie noyau pour la prédiction de sorties structurées et l'apprentissage de noyau
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proc. de la conférence francophone d'apprentissage automatique (CAP'2006) ; https://hal.science/hal-00341947, 2006
    Online Konferenz
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    Kernelizing the output of tree-based methods
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proc. of the 23rd International Conference on Machine Learning ; https://hal.science/hal-00341946 ; Proc. of the 23rd International Conference on Machine Learning, 2006, United States. pp.345--352, ⟨10.1145/1143844.1143888⟩, 2006
    Online Konferenz
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    Completion of biological networks: the output kernel trees approach
    Geurts, Pierre ; Touleimat, Nizar ; et al.
    In: Proc. of the Workshop on Probabilistic Modeling and Machine Learning in Structural and Systems Biology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00341943 ; Proc. of the Workshop on Probabilistic Modeling and Machine Learning in Structural and Systems Biology, 2006, Finland. pp.Elec. Proc, 2006
    Online Konferenz
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    Kernelizing the output of tree-based methods
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proc. of the 23rd International Conference on Machine Learning ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00341946 ; Proc. of the 23rd International Conference on Machine Learning, 2006, United States. pp.345--352, ⟨10.1145/1143844.1143888⟩, 2006
    Online Konferenz
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    OK3: Méthode d'arbres à sortie noyau pour la prédiction de sorties structurées et l'apprentissage de noyau
    Geurts, Pierre ; Wehenkel, Louis ; et al.
    In: Proc. de la conférence francophone d'apprentissage automatique (CAP'2006) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00341947, 2006
    Online Konferenz
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    Learning a Markov Logic network for supervised gene regulatory network inference
    Brouard, Celine ; Vrain, Christel ; et al.
    In: ISSN: 1471-2105 ; BMC Bioinformatics ; https://inria.hal.science/hal-00868767 ; BMC Bioinformatics, 2013, 2013
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Learning a Markov Logic network for supervised gene regulatory network inference
    Brouard, Celine ; Vrain, Christel ; et al.
    In: ISSN: 1471-2105 ; BMC Bioinformatics ; https://inria.hal.science/hal-00868767 ; BMC Bioinformatics, 2013, 2013
    Online academicJournal
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    Volltext
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    Autoregressive models for gene regulatory network inference: Sparsity, stability and causality issues
    Michailidis, George ; d'Alché-Buc, Florence ; et al.
    In: ISSN: 0025-5564 ; Mathematical Biosciences ; https://hal.science/hal-00909809 ; Mathematical Biosciences, 2013, 246 (2), pp.326-334. ⟨10.1016/j.mbs.2013.10.003⟩, 2013
    Online academicJournal
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    Volltext
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xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
xxl 1366 -