Roni Khardon

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Coautores

Dan RothProfessor of Computer Science, University of PennsylvaniaDirección de correo verificada de seas.upenn.edu
Saket JoshiApplied Scientist, AmazonDirección de correo verificada de amazon.com
Marta AriasAssociate Professor, Universitat Politècnica de CatalunyaDirección de correo verificada de lsi.upc.edu
Yuyang (Bernie) WangPrincipal Scientist, AWS AIDirección de correo verificada de mit.edu
Alan FernOregon State UniversityDirección de correo verificada de eecs.oregonstate.edu
Prasad TadepalliProfessor of Computer Science, Oregon State UniversityDirección de correo verificada de eecs.oregonstate.edu
YONG IK BYUNYonsei University, Seoul, KoreaDirección de correo verificada de yonsei.ac.kr
Dae-Won KimETRI (한국전자통신연구원)Dirección de correo verificada de etri.re.kr
Rocco Anthony ServedioDepartment of Computer Science, Columbia UniversityDirección de correo verificada de cs.columbia.edu
Charles AlcockDirección de correo verificada de cfa.harvard.edu
Rishit ShethPostdoctoral researcher, Microsoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Hannu (TT) ToivonenProfessor of Computer Science, University of HelsinkiDirección de correo verificada de cs.helsinki.fi
Dimitrios GunopulosNational and Kapodistrian University of AthensDirección de correo verificada de di.uoa.gr
Markos TrichasAirbus Defence and SpaceDirección de correo verificada de astrium.eads.net
Hao CuiGoogle Inc.Dirección de correo verificada de tufts.edu
Aswin RaghavanSRI InternationalDirección de correo verificada de sri.com
Kristian KerstingProfessor of Artificial Intelligence and Machine Learning, hessian.ai, TU DarmstadtDirección de correo verificada de cs.tu-darmstadt.de
Rosie JonesDirector of Research in Language Technologies, SpotifyDirección de correo verificada de spotify.com
Luc De Raedtprofessor, KU LeuvenDirección de correo verificada de cs.kuleuven.be
Gemma GarrigaINRIADirección de correo verificada de inria.fr

Roni Khardon

Professor of Computer Science, Indiana University, Bloomington

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Machine Learning Artificial Intelligence Theory


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Data mining, hypergraph transversals, and machine learning D Gunopulos, H Mannila, R Khardon, H Toivonen Proceedings of the sixteenth ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium on …, 1997	286	1997
Discovering all most specific sentences D Gunopulos, R Khardon, H Mannila, S Saluja, H Toivonen, RS Sharma ACM Transactions on Database Systems (TODS) 28 (2), 140-174, 2003	256	2003
Learning action strategies for planning domains R Khardon Artificial Intelligence 113 (1-2), 125-148, 1999	159	1999
Noise Tolerant Variants of the Perceptron Algorithm. R Khardon, G Wachman Journal of Machine Learning Research 8 (2), 2007	121	2007
Reasoning with models R Khardon, D Roth Artificial Intelligence 87 (1-2), 187-213, 1996	119	1996
Learning to take actions R Khardon Machine Learning 35 (1), 57-90, 1999	104	1999
First order decision diagrams for relational MDPs C Wang, S Joshi, R Khardon Journal of Artificial Intelligence Research 31, 431-472, 2008	89	2008
Quasi-stellar object selection algorithm using time variability and machine learning: Selection of 1620 quasi-stellar object candidates from MACHO Large Magellanic Cloud database DW Kim, P Protopapas, YI Byun, C Alcock, R Khardon, M Trichas The Astrophysical Journal 735 (2), 68, 2011	76	2011
Learning to reason R Khardon, D Roth Journal of the ACM (JACM) 44 (5), 697-725, 1997	75	1997
Generalization bounds for online learning algorithms with pairwise loss functions Y Wang, R Khardon, D Pechyony, R Jones Conference on Learning Theory, 13.1-13.22, 2012	73	2012
Translating between Horn representations and their characteristic models R Khardon Journal of Artificial Intelligence Research 3, 349-372, 1995	73	1995
Learning function-free Horn expressions R Khardon Machine Learning 37 (3), 241-275, 1999	65	1999
Learning to reason R Khardon, D Roth AAAI, 682-687, 1994	49	1994
Kernels for periodic time series arising in astronomy G Wachman, R Khardon, P Protopapas, CR Alcock Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in …, 2009	47	2009
Efficiency versus Convergence of Boolean Kernels for On-Line Learning Algorithms. R Khardon, D Roth, RA Servedio NIPS, 423-430, 2001	43	2001
Learning to reason with a restricted view R Khardon, D Roth Machine Learning 35 (2), 95-116, 1999	43*	1999
Learning from interpretations: a rooted kernel for ordered hypergraphs G Wachman, R Khardon Proceedings of the 24th international conference on Machine learning, 943-950, 2007	38	2007
On Mining Closed Sets in Multi-Relational Data. GC Garriga, R Khardon, L De Raedt IJCAI 7, 804-809, 2007	38	2007
Relational learning for NLP using linear threshold elements R Khardon, D Roth, LG Valiant IJCAI 99, 911-919, 1999	38	1999
Reasoning with examples: Propositional formulae and database dependencies R Khardon, H Mannila, D Roth Acta Informatica 36 (4), 267-286, 1999	38	1999

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