Daniel Hernández-Lobato

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Coautores

José Miguel Hernández-LobatoProfessor of Machine Learning, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Alberto SuárezProfessor of Artificial Intelligence, Computer Science Department, Universidad Autónoma de MadridDirección de correo verificada de uam.es
Gonzalo Martínez MuñozUniversidad Autónoma de MadridDirección de correo verificada de uam.es
Eduardo C. Garrido-MerchánUniversidad Pontificia ComillasDirección de correo verificada de icade.comillas.edu
Richard E TurnerProfessor, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Thang D BuiLecturer, Australian National UniversityDirección de correo verificada de anu.edu.au
Yingzhen LiImperial College LondonDirección de correo verificada de imperial.ac.uk
Pierre DupontProfessor of Computer Science, ICTEAM, EPL, Université catholique de LouvainDirección de correo verificada de uclouvain.be
Simón Rodríguez SantanaEscuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) - Universidad de ComillasDirección de correo verificada de comillas.edu
Ryan P. AdamsPrinceton UniversityDirección de correo verificada de princeton.edu
Carlos Villacampa-CalvoDirección de correo verificada de uam.es
Amar ShahPhD student, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Bryan ZaldivarCSIC - IFIC (Valencia)Dirección de correo verificada de csic.es
Novi QuadriantoProfessor of Machine Learning, University of Sussex UK, BCAM Spain, Monash IndonesiaDirección de correo verificada de sussex.ac.uk
Mark RowlandResearch Scientist, Google DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Daniel Fernández-SánchezUniversidad Autónoma de MadridDirección de correo verificada de uam.es
Viktoriia SharmanskaImperial College Research FellowDirección de correo verificada de imperial.ac.uk
Laura Cornejo-BuenoAssistant Professor, University of AlcaláDirección de correo verificada de uah.es
Sancho Salcedo-SanzCatedrático de Teoría de la Señal, Universidad de AlcaláDirección de correo verificada de uah.es
Lauwerys BUCB BiopharmaDirección de correo verificada de ucb.com

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Daniel Hernández-Lobato

Associate Professor, Universidad Autónoma de Madrid

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Machine Learning - Bayesian Models - Feature Selection - Kernel Methods - Approximate Inference - Gaussian Processes - Ensemble


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
An analysis of ensemble pruning techniques based on ordered aggregation G Martinez-Munoz, D Hernández-Lobato, A Suárez IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (2), 245-259, 2008	396	2008
Dealing with categorical and integer-valued variables in bayesian optimization with gaussian processes EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato Neurocomputing 380, 20-35, 2020	293	2020
Black-box alpha divergence minimization J Hernandez-Lobato, Y Li, M Rowland, T Bui, D Hernández-Lobato, ... International conference on machine learning, 1511-1520, 2016	279	2016
Deep Gaussian processes for regression using approximate expectation propagation T Bui, D Hernández-Lobato, J Hernandez-Lobato, Y Li, R Turner International conference on machine learning, 1472-1481, 2016	273	2016
Predictive entropy search for multi-objective bayesian optimization D Hernández-Lobato, J Hernandez-Lobato, A Shah, R Adams International conference on machine learning, 1492-1501, 2016	272	2016
Generalized Spike-and-Slab Priors for Bayesian Group Feature Selection Using Expectation Propagation. D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, P Dupont Journal of Machine Learning Research 14 (7), 2013	117	2013
Robust multi-class Gaussian process classification D Hernández-Lobato, J Hernández-Lobato, P Dupont Advances in neural information processing systems 24, 2011	99	2011
How large should ensembles of classifiers be? D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez Pattern Recognition 46 (5), 1323-1336, 2013	96	2013
Predictive entropy search for multi-objective bayesian optimization with constraints EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato Neurocomputing 361, 50-68, 2019	93	2019
Expectation propagation in linear regression models with spike-and-slab priors JM Hernández-Lobato, D Hernández-Lobato, A Suárez Machine Learning 99 (3), 437-487, 2015	84	2015
Bayesian optimization of a hybrid system for robust ocean wave features prediction L Cornejo-Bueno, EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato, ... Neurocomputing 275, 818-828, 2018	83	2018
Statistical instance-based pruning in ensembles of independent classifiers D Hernández-Lobato, G Martinez-Munoz, A Suárez IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (2), 364-369, 2008	75	2008
Scalable Gaussian process classification via expectation propagation D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato Artificial Intelligence and Statistics, 168-176, 2016	65	2016
Empirical analysis and evaluation of approximate techniques for pruning regression bagging ensembles D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez Neurocomputing 74 (12-13), 2250-2264, 2011	56	2011
Mind the nuisance: Gaussian process classification using privileged noise D Hernández-Lobato, V Sharmanska, K Kersting, CH Lampert, ... Advances in Neural Information Processing Systems 27, 2014	48	2014
Pruning in ordered regression bagging ensembles D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez The 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Network Proceedings …, 2006	46	2006
Ambiguity helps: Classification with disagreements in crowdsourced annotations V Sharmanska, D Hernández-Lobato, J Miguel Hernandez-Lobato, ... Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …, 2016	44	2016
Heterogeneity of synovial molecular patterns in patients with arthritis BR Lauwerys, D Hernández-Lobato, P Gramme, J Ducreux, A Dessy, ... PloS one 10 (4), e0122104, 2015	41	2015
Expectation propagation for microarray data classification D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, A Suárez Pattern recognition letters 31 (12), 1618-1626, 2010	39	2010
Learning feature selection dependencies in multi-task learning D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato Advances in Neural Information Processing Systems 26, 2013	34	2013

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