Daniel Hernández-Lobato

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José Miguel Hernández-LobatoAssociate Professor in Machine Learning, University of CambridgeAdresse e-mail validée de cam.ac.uk
Alberto SuárezProfessor of Artificial Intelligence, Computer Science Department, Universidad Autónoma de MadridAdresse e-mail validée de uam.es
Gonzalo Martínez MuñozUniversidad Autónoma de MadridAdresse e-mail validée de uam.es
Richard E TurnerProfessor, University of CambridgeAdresse e-mail validée de cam.ac.uk
Eduardo C. Garrido-MerchánMachine Learning Assistant Professor at Universidad Pontificia de ComillasAdresse e-mail validée de icade.comillas.edu
Thang D BuiLecturer, University of SydneyAdresse e-mail validée de sydney.edu.au
Yingzhen LiImperial College LondonAdresse e-mail validée de imperial.ac.uk
Pierre DupontProfessor of Computer Science, ICTEAM, EPL, Université catholique de LouvainAdresse e-mail validée de uclouvain.be
Ryan P. AdamsPrinceton UniversityAdresse e-mail validée de princeton.edu
Amar ShahPhD student, University of CambridgeAdresse e-mail validée de cam.ac.uk
Carlos Villacampa-CalvoUniversidad Autónoma de MadridAdresse e-mail validée de uam.es
Novi QuadriantoReader in Machine Learning, Predictive Analytics Lab (WeArePAL), University of SussexAdresse e-mail validée de sussex.ac.uk
Mark RowlandResearch Scientist, DeepMindAdresse e-mail validée de google.com
Viktoriia SharmanskaImperial College Research FellowAdresse e-mail validée de imperial.ac.uk
Lauwerys BUCB BiopharmaAdresse e-mail validée de ucb.com
Laura Cornejo-BuenoAssistant Professor, University of AlcaláAdresse e-mail validée de uah.es
Sancho Salcedo-SanzCatedrático de Universidad (Full Professor), Universidad de AlcaláAdresse e-mail validée de uah.es
Víctor SotoAmazon Alexa AIAdresse e-mail validée de cs.columbia.edu
Houssiau FAProfesseur; IREC, SSS, Université catholique de LouvainAdresse e-mail validée de uclouvain.be
Julie DucreuxChargé de Recherche, Université catholique de LouvainAdresse e-mail validée de uclouvain.be

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Daniel Hernández-Lobato

Lecturer of Computer Science, Universidad Autónoma de Madrid

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


Titre Trier par citations Trier par année Trier par titre	Citée par Citée par	Année
An analysis of ensemble pruning techniques based on ordered aggregation G Martínez-Muñoz, D Hernández-Lobato, A Suárez IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (2), 245-259, 2008	355	2008
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	208	2016
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	190	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	164	2016
Dealing with categorical and integer-valued variables in bayesian optimization with gaussian processes EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato Neurocomputing 380, 20-35, 2020	124	2020
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, 2013	101	2013
How large should ensembles of classifiers be? D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez Pattern Recognition 46 (5), 1323-1336, 2013	81	2013
Robust multi-class Gaussian process classification D Hernández-Lobato, J Hernández-lobato, P Dupont Advances in neural information processing systems 24, 2011	74	2011
Statistical instance-based pruning in ensembles of independent classifiers D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (2), 364-369, 2008	66	2008
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	61	2015
Scalable Gaussian process classification via expectation propagation D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato Artificial Intelligence and Statistics, 168-176, 2016	55	2016
Predictive entropy search for multi-objective bayesian optimization with constraints EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato Neurocomputing 361, 50-68, 2019	52	2019
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	52	2018
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	49	2011
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	42	2006
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	41	2014
Expectation propagation for microarray data classification D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, A Suárez Pattern recognition letters 31 (12), 1618-1626, 2010	37	2010
Class-switching neural network ensembles G Martínez-Muñoz, A Sánchez-Martínez, D Hernández-Lobato, A Suárez Neurocomputing 71 (13-15), 2521-2528, 2008	35	2008
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	32	2015
Expectation propagation for Bayesian multi-task feature selection D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, T Helleputte, P Dupont Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in …, 2010	29	2010

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