Bernhard Pfahringer

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Coautores

Geoffrey HolmesUniversity of WaikatoDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
Eibe FrankProfessor, Department of Computer Science, University of WaikatoDirección de correo verificada de cs.waikato.ac.nz
Albert BifetTélécom ParisTech & University of WaikatoDirección de correo verificada de telecom-paristech.fr
Mark HallHonorary Research Associate, University of Waikato, New ZealandDirección de correo verificada de cs.waikato.ac.nz
Ian H. WittenProfessor of Computer Science, University of Waikato, New ZealandDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
Jesse ReadÉcole PolytechniqueDirección de correo verificada de polytechnique.edu
Stefan KramerProfessor of Computer Science, Johannes Gutenberg University MainzDirección de correo verificada de informatik.uni-mainz.de
Heitor Murilo GomesLecturer in AI, Victoria University of WellingtonDirección de correo verificada de vuw.ac.nz
Philipp KranenMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Thomas SeidlProfessor of Computer Science, Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU Munich), MCML, GermanyDirección de correo verificada de dbs.ifi.lmu.de
Hardy KremerDeloitte Analytics Institute, GermanyDirección de correo verificada de deloitte.de
Indrė ŽliobaitėUniversity of HelsinkiDirección de correo verificada de helsinki.fi
Joaquin VanschorenEindhoven University of TechnologyDirección de correo verificada de tue.nl
Henry GoukAssistant Professor, University of EdinburghDirección de correo verificada de ed.ac.uk
Felipe Bravo-MarquezAssociate Professor, University of ChileDirección de correo verificada de dcc.uchile.cl
Ricard GavaldàUniversitat Politècnica de Catalunya + Amalfi AnalyticsDirección de correo verificada de cs.upc.edu
Christoph Helmain silico toxicology gmbhDirección de correo verificada de in-silico.ch
Jean Paul BarddalPrograma de Pós-Graduação em Informática (PPGIa), Pontifícia Universidade Católica do ParanáDirección de correo verificada de ppgia.pucpr.br
Hendrik BlockeelDepartment of Computer Science, KU LeuvenDirección de correo verificada de cs.kuleuven.be
Jan N. van RijnLeiden UniversityDirección de correo verificada de liacs.leidenuniv.nl

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Bernhard Pfahringer

Professor of Computer Science, University of Waikato

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Machine Learning Data Mining


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
The WEKA data mining software: an update M Hall, E Frank, G Holmes, B Pfahringer, P Reutemann, IH Witten ACM SIGKDD explorations newsletter 11 (1), 10-18, 2009	25238	2009
Classifier chains for multi-label classification J Read, B Pfahringer, G Holmes, E Frank Machine learning 85, 333-359, 2011	2366	2011
Moa: Massive online analysis, a framework for stream classification and clustering A Bifet, G Holmes, B Pfahringer, P Kranen, H Kremer, T Jansen, T Seidl Proceedings of the first workshop on applications of pattern analysis, 44-50, 2010	2233	2010
Classifier chains for multi-label classification J Read, B Pfahringer, G Holmes, E Frank Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2009	1040	2009
New ensemble methods for evolving data streams A Bifet, G Holmes, B Pfahringer, R Kirkby, R Gavalda Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge …, 2009	828	2009
Weka-a machine learning workbench for data mining E Frank, M Hall, G Holmes, R Kirkby, B Pfahringer, IH Witten, L Trigg Data mining and knowledge discovery handbook, 1269-1277, 2010	807	2010
Multinomial naive bayes for text categorization revisited AM Kibriya, E Frank, B Pfahringer, G Holmes AI 2004: Advances in Artificial Intelligence: 17th Australian Joint …, 2005	637	2005
Multi-label classification using ensembles of pruned sets J Read, B Pfahringer, G Holmes 2008 eighth IEEE international conference on data mining, 995-1000, 2008	577	2008
Meta-Learning by Landmarking Various Learning Algorithms. B Pfahringer, H Bensusan, CG Giraud-Carrier ICML, 743-750, 2000	533	2000
Locally weighted naive bayes E Frank, M Hall, B Pfahringer arXiv preprint arXiv:1212.2487, 2012	496	2012
Regularisation of neural networks by enforcing lipschitz continuity H Gouk, E Frank, B Pfahringer, MJ Cree Machine Learning 110, 393-416, 2021	485	2021
WEKA---Experiences with a Java Open-Source Project RR Bouckaert, E Frank, MA Hall, G Holmes, B Pfahringer, P Reutemann, ... The Journal of Machine Learning Research 11, 2533-2541, 2010	457	2010
Leveraging bagging for evolving data streams A Bifet, G Holmes, B Pfahringer Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2010	452	2010
Active learning with drifting streaming data I Žliobaitė, A Bifet, B Pfahringer, G Holmes IEEE transactions on neural networks and learning systems 25 (1), 27-39, 2013	432	2013
Smote for regression L Torgo, RP Ribeiro, B Pfahringer, P Branco Portuguese conference on artificial intelligence, 378-389, 2013	332	2013
Machine learning for data streams: with practical examples in MOA A Bifet, R Gavalda, G Holmes, B Pfahringer MIT press, 2023	331	2023
Winning the KDD99 classification cup: Bagged boosting B Pfahringer ACM SIGKDD Explorations Newsletter 1 (2), 65-66, 2000	328	2000
Meka: a multi-label/multi-target extension to weka J Read, P Reutemann, B Pfahringer, G Holmes Journal of Machine Learning Research 17 (21), 1-5, 2016	326	2016
Multiclass alternating decision trees G Holmes, B Pfahringer, R Kirkby, E Frank, M Hall Machine Learning: ECML 2002: 13th European Conference on Machine Learning …, 2002	260	2002
Efficient online evaluation of big data stream classifiers A Bifet, G de Francisci Morales, J Read, G Holmes, B Pfahringer Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge …, 2015	228	2015

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