Deutsch

Binder, A. ; Nakajima, S. ; Kloft, M. ; Müller, C. ; Samek, W. ; Brefeld, U. ; Müller, K.-R. ; Kawanabe, M. (2012)
Insights from Classifying Visual Concepts with Multiple Kernel Learning.
In: PLoS ONE, 7(8):e38897
Artikel, Bibliographie

Görnitz, N. ; Kloft, M. ; Rieck, K. ; Brefeld, U. (2012)
Toward Supervised Anomaly Detection.
In: Journal of Artificial Intelligence Research, accepted
Artikel, Bibliographie

Haider, P. ; Chiarandini, L. ; Brefeld, U. (2012)
Discriminative Clustering for Market Segmentation.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Haider, P. ; Chiarandini, L. ; Brefeld, U. ; Jaimes, A. (2012)
Dynamic Contextual Models for User Interaction on the Web.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Binder, A. ; Nakajima, S. ; Kloft, M. ; Müller, C. ; Samek, W. ; Brefeld, U. ; Müller, K.-R. ; Kawanabe, M. (2011)
Insights from Classifying Visual Concepts with Multiple Kernel Learning.
Report, Bibliographie

Haider, P. ; Chiarandini, L. ; Brefeld, U. (2011)
Behavioral User Models for Yahoo! News.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Giannopoulos, G. ; Brefeld, U. ; Dalamagas, T. ; Sellis, T. (2011)
Learning to Rank User Intent.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Amodeo, G. ; Blanco, R. ; Brefeld, U. (2011)
Hybrid Models for Future Event Prediction.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Fernandes, E. R. ; Brefeld, U. (2011)
Learning from Partially Annotated Sequences.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Cambazoglu, B. B. ; Junqueira, F. P. (2011)
Document Assignment in Multi-Site Search Engines.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Getoor, L. ; Macskassy, S. A. (2010)
Eighth workshop on mining and learning with graphs.
In: SIGKDD Explorations, 12 (2)
Artikel, Bibliographie

Rieck, K. ; Krüger, T. ; Brefeld, U. ; Müller, K.-R. (2010)
Approximate Tree Kernels.
In: Journal of Machine Learning Research, 11
Artikel, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Sonnenburg, S. ; Laskov, P. ; Müller, K.-R. ; Zien, A. (2010)
Efficient and Accurate $ell_p$-norm Multiple Kernel Learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Sonnenburg, S. ; Zien, A. (2010)
Non-Sparse Regularization and Efficient Training with Multiple Kernels.
Report, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Sonnenburg, S. ; Zien, A. (2009)
Comparing Sparse and Non-sparse Multiple Kernel Learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Sonnenburg, S. ; Zien, A. ; Laskov, P. ; Müller, K.-R. (2009)
Learning Non-Sparse Kernel Mixtures.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Binder, A. ; Kawanabe, M. ; Brefeld, U. (2009)
Efficient Classification of Images with Taxonomies.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Görnitz, N. ; Kloft, M. ; Brefeld, U. (2009)
Active and Semi-supervised Data Domain Description.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kloft, M. ; Nakajima, S. ; Brefeld, U. (2009)
Feature Selection for Density Level-Sets.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Nakajima, S. ; Binder, A. ; Müller, C. ; Wojcikiewicz, W. ; Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Müller, K.-R. ; Kawanabe, M. (2009)
Multiple Kernel Learning for Object Classification.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Görnitz, N. ; Kloft, M. ; Rieck, K. ; Brefeld, U. (2009)
Active Learning for Network Intrusion Detection.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Rieck, K. ; Brefeld, U. ; Krüger, T. (2008)
Approximate Kernels for Trees.
Report, Bibliographie

Klein, T. ; Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2008)
Exact and approximate inference for annotating graphs with structural {SVMs}.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Laskov, P. ; Sonnenburg, S. (2008)
Non-sparse multiple kernel learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Düssel, P. ; Gehl, C. ; Laskov, P. (2008)
Automatic feature selection for anomaly detection.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Haider, P. ; Scheffer, T. (2007)
Supervised clustering for spam detection in data streams.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Klein, T. ; Scheffer, T. (2007)
Support vector machines for collective inference.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Zien, A. ; Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2007)
Transductive support vector machines for structured variables.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Haider, P. ; Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2007)
Supervised clustering of streaming data for email batch detection.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2006)
Semi-supervised learning for structured output variables.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Gärtner, T. ; Scheffer, T. ; Wrobel, S. (2006)
Efficient co-regularised least squares regression.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Büscher, C. ; Scheffer, T. (2005)
Multi-view Hidden Markov Perceptrons.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Büscher, C. ; Scheffer, T. (2005)
Multi-view discriminative sequential learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2005)
{AUC} maximizing support vector learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Hrsg.: Abecker, A. ; Bickel, S. ; Brefeld, U. ; Drost, I. ; Henze, N. ; Herden, O. ; Minor, M. ; Scheffer, T. ; Stojanovic, L. ; Weibelzahl, S. (2004)
Proceedings of the Workshops on Learning, Knowledge Discovery, and Adaptivity (LWA).
Buch, Bibliographie

Brefeld, U. ; Bickel, S. ; Scheffer, T. (2004)
Multi-View Lernen.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Geibel, P. ; Brefeld, U. ; Wysotzki, F. (2004)
Perceptron and {SVM} Learning with Generalized Cost Models.
In: Intelligent Data Analysis, 8 (5)
Artikel, Bibliographie

Brefeld, U. ; Scheffer, T. (2004)
Co-{EM} support vector learning.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Bickel, S. ; Brefeld, U. ; Faulstich, L. ; Hakenberg, J. ; Leser, U. ; Plake, C. ; Scheffer, T. (2004)
A Support Vector Machine Classifier for Gene Name Recognition.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Brefeld, U. ; Geibel, P. ; Wysotzki, F. (2003)
Support vector machines with example dependent costs.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Geibel, P. ; Brefeld, U. ; Wysotzki, F. (2003)
Learning linear classifiers sensitive to example dependent and noisy costs.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Englisch

Tavakol, Maryam (2019)
Contextual Models for Sequential Recommendation.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kloft, M. ; Brefeld, U. ; Sonnenburg, S. ; Zien, A. (2011)
lp-Norm Multiple Kernel Learning.
In: Journal of Machine Learning Research, 12
Artikel, Bibliographie

Rathke, F. ; Hansen, K. ; Brefeld, U. ; Müller, K.-R. (2011)
StructRank: A New Approach for Ligand-Based Virtual Screening.
In: Journal of Chemical Information Modeling, 51
Artikel, Bibliographie

Hrsg.: Brefeld, U. ; Getoor, L. ; Macskassy, S. A. (2010)
MLG 2010: Proceedings of the Eighth Workshop on Mining and Learning with Graphs.
Buch, Bibliographie

Hrsg.: Brefeld, U. ; Piskorski, J. ; Yangarber, R. (2009)
MINUCS-2009 : Proceedings of the UCMedia Workshop on Mining User Generated Content for Security.
Buch, Bibliographie

Hrsg.: Blohm, S. ; Brefeld, U. ; Jungermann, F. ; Yangarber, R. (2008)
Proceedings of the ECML PKDD Workshop on High-level Information Extraction : 19. September 2008, Antwerp, Belgium.
Buch, Bibliographie

Hrsg.: Brefeld, U. ; Joachims, T. ; Taskar, B. ; Xing, E. P. (2006)
Proceedings of the ICML Workshop on Learning in Structured Output Spaces.
Buch, Bibliographie

Hakenberg, J. ; Bickel, S. ; Plake, C. ; Brefeld, U. ; Zahn, H. ; Faulstich, L. ; Leser, U. ; Scheffer, T. (2005)
Systematic feature evaluation for gene name recognition.
In: BMC Bioinformatics, 6 (Suppl. 1)
doi: 10.1186/1471-2105-6-S1-S9
Artikel, Bibliographie