Bernhard Pfahringer

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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
Jesse ReadÉcole PolytechniqueDirección de correo verificada de polytechnique.edu
Ian H. WittenProfessor of Computer Science, University of Waikato, New ZealandDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
Stefan KramerProfessor of Computer Science, Johannes Gutenberg University MainzDirección de correo verificada de informatik.uni-mainz.de
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
Heitor Murilo GomesLecturer in AI, Victoria University of WellingtonDirección de correo verificada de vuw.ac.nz
Indrė ŽliobaitėUniversity of HelsinkiDirección de correo verificada de helsinki.fi
Joaquin VanschorenEindhoven University of TechnologyDirección de correo verificada de tue.nl
Henry GoukLecturer and RAEng Research Fellow, University of EdinburghDirección de correo verificada de ed.ac.uk
Felipe Bravo-MarquezAssistant Professor, University of ChileDirección de correo verificada de dcc.uchile.cl
Christoph Helmain silico toxicology gmbhDirección de correo verificada de in-silico.ch
Ricard GavaldàUniversitat Politècnica de Catalunya + Amalfi AnalyticsDirección de correo verificada de cs.upc.edu
Jean Paul BarddalPrograma de Pós-Graduação em Informática (PPGIa), Pontifícia Universidade Católica do ParanáDirección de correo verificada de ppgia.pucpr.br
Jan N. van RijnLeiden UniversityDirección de correo verificada de liacs.leidenuniv.nl
Quan SunThe University of WaikatoDirección de correo verificada de students.waikato.ac.nz

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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	24413	2009
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	2025	2010
Classifier chains for multi-label classification J Read, B Pfahringer, G Holmes, E Frank Machine learning 85, 333-359, 2011	2022	2011
Classifier chains for multi-label classification J Read, B Pfahringer, G Holmes, E Frank Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2009	939	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	765	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	721	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	560	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	522	2008
Meta-Learning by Landmarking Various Learning Algorithms. B Pfahringer, H Bensusan, CG Giraud-Carrier ICML, 743-750, 2000	519	2000
Locally weighted naive bayes E Frank, M Hall, B Pfahringer arXiv preprint arXiv:1212.2487, 2012	468	2012
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	432	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	385	2013
Leveraging bagging for evolving data streams A Bifet, G Holmes, B Pfahringer Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2010	374	2010
Winning the KDD99 classification cup: bagged boosting B Pfahringer ACM SIGKDD Explorations Newsletter 1 (2), 65-66, 2000	322	2000
Regularisation of neural networks by enforcing lipschitz continuity H Gouk, E Frank, B Pfahringer, MJ Cree Machine Learning 110, 393-416, 2021	321	2021
Meka: a multi-label/multi-target extension to weka J Read, P Reutemann, B Pfahringer, G Holmes	291	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	245	2002
Machine learning for data streams: with practical examples in MOA A Bifet, R Gavalda, G Holmes, B Pfahringer MIT press, 2018	238	2018
A two-level learning method for generalized multi-instance problems N Weidmann, E Frank, B Pfahringer ECML 3, 468-479, 2003	211	2003
New options for hoeffding trees B Pfahringer, G Holmes, R Kirkby AI 2007: Advances in Artificial Intelligence: 20th Australian Joint …, 2007	209	2007

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