Publikationsart: Kapitel / Organisationseinheit: Data Mining - Universitätsbibliographie Suchergebnisse

Neu anfangen Publikationsart Kapitel Organisationseinheit Data Mining

1. Efficient redundancy reduced subgroup discovery via quadratic programming

Autoren:: Li, Rui; Kramer, Stefan
Editoren:: Ganascia, Jean-Gabriel
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

2. A structural cluster kernel for learning on graphs

Autoren:: Seeland, Madeleine; Karwath, Andreas; Kramer, Stefan
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

3. Towards electric mobility data mining

Autoren:: Duchrow, Timo; Schröer, Martin; Griesbach, Britta; Kasperski, Sebastian; Bermpohl, Fabian; Kramer, Stefan; Kirchner, Frank
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

4. Scalable induction of probabilistic real-time automata using maximum frequent pattern based clustering

Autoren:: Schmidt, Jana; Ansorge, Sonja; Kramer, Stefan
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

5. Maximum common subgraph based locally weighted regression

Autoren:: Seeland, Madeleine; Buchwald, Fabian; Kramer, Stefan; Pfahringer, Bernhard
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

6. Multi-label classification using Boolean matrix decomposition

Autoren:: Wicker, Jörg; Pfahringer, Bernhard; Kramer, Stefan
Veröffentlichungsdatum:: 2012
Typ:: Kapitel

7. Online estimation of discrete densities

Autoren:: Geilke, Michael; Frank, Eibe; Karwath, Andreas; Kramer, Stefan
Veröffentlichungsdatum:: 2013
Typ:: Kapitel

8. Model selection based product kernel learning for regression on graphs

Autoren:: Seeland, Madeleine; Kramer, Stefan; Pfahringer, Bernhard
Veröffentlichungsdatum:: 2013
Typ:: Kapitel

9. Incremental linear model trees on massive datasets : keep it simple, keep it fast

Autoren:: Hapfelmeier, Andreas; Schmidt, Jana; Kramer, Stefan
Veröffentlichungsdatum:: 2013
Typ:: Kapitel

10. Finding relational associations in HIV resistance mutation data

Autoren:: Richter, Lothar; Augustin, Regina; Kramer, Stefan
Editoren:: De Raedt, Luc
Veröffentlichungsdatum:: 2010
Typ:: Kapitel

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