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-MerchánInstitute for Research in Technology - IIT. Universidad 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
Daniel Fernández-SánchezUniversidad Autónoma de MadridDirección de correo verificada de uam.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
Lauwerys BUCB BiopharmaDirección de correo verificada de ucb.com
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

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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	406	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	318	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	288	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	287	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	284	2016
Generalized spike-and-slab priors for Bayesian group feature selection using expectation propagation D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, P Dupont The Journal of Machine Learning Research 14 (1), 1891-1945, 2013	119	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
Predictive entropy search for multi-objective bayesian optimization with constraints EC Garrido-Merchán, D Hernández-Lobato Neurocomputing 361, 50-68, 2019	96	2019
How large should ensembles of classifiers be? D Hernández-Lobato, G Martínez-Muñoz, A Suárez Pattern Recognition 46 (5), 1323-1336, 2013	96	2013
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	89	2018
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
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	82	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	57	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	49	2014
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	45	2015
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	45	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	42	2016
Expectation propagation for microarray data classification D Hernández-Lobato, JM Hernández-Lobato, A Suárez Pattern recognition letters 31 (12), 1618-1626, 2010	41	2010
Multi-class Gaussian process classification with noisy inputs C Villacampa-Calvo, B Zaldívar, EC Garrido-Merchán, ... Journal of Machine Learning Research 22 (36), 1-52, 2021	33	2021

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