Related Events (a corresponding poster, oral, or spotlight)

• 2007 Spotlight: Boosting Algorithms for Maximizing the Soft Margin »
  Tue. Dec 4th 11:20 -- 11:30 PM Room

More from the Same Authors

• 2021 : HiRID-ICU-Benchmark --- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on High-resolution ICU Data »
  Hugo Yèche · Rita Kuznetsova · Marc Zimmermann · Matthias Hüser · Xinrui Lyu · Martin Faltys · Gunnar Rätsch
• 2021 : Learning Single-Cell Perturbation Responses using Neural Optimal Transport »
  Charlotte Bunne · Stefan Stark · Gabriele Gut · Andreas Krause · Gunnar Rätsch · Lucas Pelkmans · Kjong Lehmann
• 2022 Workshop: Learning from Time Series for Health »
  Sana Tonekaboni · Thomas Hartvigsen · Satya Narayan Shukla · Gunnar Rätsch · Marzyeh Ghassemi · Anna Goldenberg
• 2022 Poster: Invariance Learning in Deep Neural Networks with Differentiable Laplace Approximations »
  Alexander Immer · Tycho Ouderaa · Gunnar Rätsch · Vincent Fortuin · Mark van der Wilk
• 2020 Poster: Reparameterizing Mirror Descent as Gradient Descent »
  Ehsan Amid · Manfred K. Warmuth
• 2019 : Poster session »
  Sebastian Farquhar · Erik Daxberger · Andreas Look · Matt Benatan · Ruiyi Zhang · Marton Havasi · Fredrik Gustafsson · James A Brofos · Nabeel Seedat · Micha Livne · Ivan Ustyuzhaninov · Adam Cobb · Felix D McGregor · Patrick McClure · Tim R. Davidson · Gaurush Hiranandani · Sanjeev Arora · Mikhal Itkina · Didrik Nielsen · William Harvey · Matias Valdenegro-Toro · Stefano Peluchetti · Riccardo Moriconi · Tianyu Cui · Vaclav Smidl · Taylan Cemgil · Jack Fitzsimons · He Zhao · · mariana vargas vieyra · Apratim Bhattacharyya · Rahul Sharma · Geoffroy Dubourg-Felonneau · Jonathan Warrell · Slava Voloshynovskiy · Mihaela Rosca · Jiaming Song · Andrew Ross · Homa Fashandi · Ruiqi Gao · Hooshmand Shokri Razaghi · Joshua Chang · Zhenzhong Xiao · Vanessa Boehm · Giorgio Giannone · Ranganath Krishnan · Joe Davison · Arsenii Ashukha · Jeremiah Liu · Sicong (Sheldon) Huang · Evgenii Nikishin · Sunho Park · Nilesh Ahuja · Mahesh Subedar · · Artyom Gadetsky · Jhosimar Arias Figueroa · Tim G. J. Rudner · Waseem Aslam · Adrián Csiszárik · John Moberg · Ali Hebbal · Kathrin Grosse · Pekka Marttinen · Bang An · Hlynur Jónsson · Samuel Kessler · Abhishek Kumar · Mikhail Figurnov · Omesh Tickoo · Steindor Saemundsson · Ari Heljakka · Dániel Varga · Niklas Heim · Simone Rossi · Max Laves · Waseem Gharbieh · Nicholas Roberts · Luis Armando Pérez Rey · Matthew Willetts · Prithvijit Chakrabarty · Sumedh Ghaisas · Carl Shneider · Wray Buntine · Kamil Adamczewski · Xavier Gitiaux · Suwen Lin · Hao Fu · Gunnar Rätsch · Aidan Gomez · Erik Bodin · Dinh Phung · Lennart Svensson · Juliano Tusi Amaral Laganá Pinto · Milad Alizadeh · Jianzhun Du · Kevin Murphy · Beatrix Benkő · Shashaank Vattikuti · Jonathan Gordon · Christopher Kanan · Sontje Ihler · Darin Graham · Michael Teng · Louis Kirsch · Tomas Pevny · Taras Holotyak
• 2019 Workshop: Minding the Gap: Between Fairness and Ethics »
  Igor Rubinov · Risi Kondor · Jack Poulson · Manfred K. Warmuth · Emanuel Moss · Alexa Hagerty
• 2019 : Opening Remarks »
  Jack Poulson · Manfred K. Warmuth
• 2019 Poster: Robust Bi-Tempered Logistic Loss Based on Bregman Divergences »
  Ehsan Amid · Manfred K. Warmuth · Rohan Anil · Tomer Koren
• 2018 Poster: Leveraged volume sampling for linear regression »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth · Daniel Hsu
• 2018 Spotlight: Leveraged volume sampling for linear regression »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth · Daniel Hsu
• 2017 Poster: Online Dynamic Programming »
  Holakou Rahmanian · Manfred K. Warmuth
• 2017 Poster: Unbiased estimates for linear regression via volume sampling »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth
• 2017 Spotlight: Unbiased estimates for linear regression via volume sampling »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth
• 2014 Workshop: Second Workshop on Transfer and Multi-Task Learning: Theory meets Practice »
  Urun Dogan · Tatiana Tommasi · Yoshua Bengio · Francesco Orabona · Marius Kloft · Andres Munoz · Gunnar Rätsch · Hal Daumé III · Mehryar Mohri · Xuezhi Wang · Daniel Hernández-lobato · Song Liu · Thomas Unterthiner · Pascal Germain · Vinay P Namboodiri · Michael Goetz · Christopher Berlind · Sigurd Spieckermann · Marta Soare · Yujia Li · Vitaly Kuznetsov · Wenzhao Lian · Daniele Calandriello · Emilie Morvant
• 2014 Workshop: Machine Learning for Clinical Data Analysis, Healthcare and Genomics »
  Gunnar Rätsch · Madalina Fiterau · Julia Vogt
• 2014 Poster: The limits of squared Euclidean distance regularization »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth
• 2014 Spotlight: The limits of squared Euclidean distance regularization »
  Michal Derezinski · Manfred K. Warmuth
• 2013 Workshop: Large Scale Matrix Analysis and Inference »
  Reza Zadeh · Gunnar Carlsson · Michael Mahoney · Manfred K. Warmuth · Wouter M Koolen · Nati Srebro · Satyen Kale · Malik Magdon-Ismail · Ashish Goel · Matei A Zaharia · David Woodruff · Ioannis Koutis · Benjamin Recht
• 2012 Poster: Putting Bayes to sleep »
  Wouter M Koolen · Dmitri Adamskiy · Manfred K. Warmuth
• 2012 Session: Oral Session 4 »
  Gunnar Rätsch
• 2012 Spotlight: Putting Bayes to sleep »
  Wouter M Koolen · Dmitri Adamskiy · Manfred K. Warmuth
• 2011 Workshop: Machine Learning in Computational Biology »
  Jean-Philippe Vert · Gunnar Rätsch · Yanjun Qi · Tomer Hertz · Anna Goldenberg · Christina Leslie
• 2011 Poster: Hierarchical Multitask Structured Output Learning for Large-scale Sequence Segmentation »
  Nico Goernitz · Christian Widmer · Georg Zeller · Andre Kahles · Soeren Sonnenburg · Gunnar Rätsch
• 2011 Poster: Learning Eigenvectors for Free »
  Wouter M Koolen · Wojciech Kotlowski · Manfred K. Warmuth
• 2010 Workshop: Machine Learning in Computational Biology »
  Gunnar Rätsch · Jean-Philippe Vert · Tomer Hertz · Yanjun Qi
• 2010 Poster: Repeated Games against Budgeted Adversaries »
  Jacob D Abernethy · Manfred K. Warmuth
• 2008 Workshop: Machine Learning in Computational Biology »
  Gal Chechik · Christina Leslie · Quaid Morris · William S Noble · Gunnar Rätsch
• 2008 Mini Symposium: Machine Learning in Computational Biology »
  Gal Chechik · Christina Leslie · Quaid Morris · William S Noble · Gunnar Rätsch
• 2008 Poster: An empirical Analysis of Domain Adaptation Algorithms for Genomic Sequence Analysis »
  Gabriele B Schweikert · Christian Widmer · Bernhard Schölkopf · Gunnar Rätsch
• 2007 Workshop: Machine Learning in Computational Biology (Part 2) »
  Gal Chechik · Christina Leslie · Quaid Morris · William S Noble · Gunnar Rätsch · Koji Tsuda
• 2007 Workshop: Machine Learning in Computational Biology (Part 1) »
  Gal Chechik · Christina Leslie · Quaid Morris · William S Noble · Gunnar Rätsch · Koji Tsuda
• 2006 Workshop: New Problems and Methods in Computational Biology »
  Gal Chechik · Quaid Morris · Koji Tsuda · Gunnar Rätsch · Christina Leslie · William S Noble
• 2006 Poster: Large Scale Hidden Semi-Markov SVMs »
  Gunnar Rätsch · Soeren Sonnenburg
• 2006 Poster: Randomized PCA Algorithms with Regret Bounds that are Logarithmic in the Dimension »
  Manfred K. Warmuth · Dima Kuzmin
• 2006 Demonstration: SHOGUN Machine Learning Toolbox »
  Soeren Sonnenburg · Gunnar Rätsch