Peter Bartlett

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Michael I. JordanProfessor of Electrical Engineering and Computer Sciences and Professor of Statistics, UC BerkeleyDirección de correo verificada de cs.berkeley.edu
Alex SmolaBoson AIDirección de correo verificada de smola.org
Jonathan BaxterDirección de correo verificada de baxters.biz
Bernhard SchölkopfDirector, Max Planck Institute for Intelligent Systems & ELLIS Institute Tübingen; Professor at ETHDirección de correo verificada de tuebingen.mpg.de
Wee Sun LeeProfessor, Department of Computer Science, National University of SingaporeDirección de correo verificada de comp.nus.edu.sg
Ambuj Tewari | अम्बुज तिवारीProfessor, Statistics and EECS, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
John Shawe-TaylorUCLDirección de correo verificada de cs.ucl.ac.uk
Llew MasonAmazonDirección de correo verificada de amazon.com
Gabor LugosiICREA and Universitat Pompeu FabraDirección de correo verificada de upf.edu
Yasin Abbasi YadkoriGoogle DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Alekh AgarwalGoogleDirección de correo verificada de google.com
Jacob AbernethyAssistant Professor, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
Benjamin I. P. RubinsteinProfessor, School of Computing and Information Systems, The University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Jon McAuliffeProfessor (Adj.) of Statistics, University of California, BerkeleyDirección de correo verificada de stat.berkeley.edu
Marcus FreanVictoria University of WellingtonDirección de correo verificada de ecs.vuw.ac.nz
Fernando PereiraVP, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Nello CristianiniUniversity of BathDirección de correo verificada de bath.ac.uk
Gert LanckrietProfessor, UCSDDirección de correo verificada de eng.ucsd.edu
John DuchiAssociate Professor of Statistics and Electrical Engineering, Stanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Elad HazanProfessor at Princeton University and Director Google AI PrincetonDirección de correo verificada de princeton.edu

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Professor, EECS and Statistics, UC Berkeley

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machine learning statistical learning theory adaptive control


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Boosting the margin: A new explanation for the effectiveness of voting methods P Bartlett, Y Freund, WS Lee, RE Schapire The annals of statistics 26 (5), 1651-1686, 1998	3965	1998
New support vector algorithms B Schölkopf, AJ Smola, RC Williamson, PL Bartlett Neural computation 12 (5), 1207-1245, 2000	3801	2000
Learning the kernel matrix with semidefinite programming GRG Lanckriet, N Cristianini, P Bartlett, LE Ghaoui, MI Jordan Journal of Machine learning research 5 (Jan), 27-72, 2004	3157	2004
Rademacher and Gaussian complexities: Risk bounds and structural results PL Bartlett, S Mendelson Journal of Machine Learning Research 3 (Nov), 463-482, 2002	3088	2002
Neural network learning: Theoretical foundations M Anthony, PL Bartlett, PL Bartlett cambridge university press 9, 8, 1999	2672	1999
For valid generalization the size of the weights is more important than the size of the network P Bartlett Advances in neural information processing systems 9, 1996	1910	1996
A framework for learning predictive structures from multiple tasks and unlabeled data. RK Ando, T Zhang, P Bartlett Journal of machine learning research 6 (11), 2005	1832	2005
Convexity, classification, and risk bounds PL Bartlett, MI Jordan, JD McAuliffe Journal of the American Statistical Association 101 (473), 138-156, 2006	1775	2006
Byzantine-robust distributed learning: Towards optimal statistical rates D Yin, Y Chen, R Kannan, P Bartlett International conference on machine learning, 5650-5659, 2018	1664	2018
Boosting algorithms as gradient descent L Mason, J Baxter, P Bartlett, M Frean Advances in neural information processing systems 12, 1999	1583	1999
Spectrally-normalized margin bounds for neural networks PL Bartlett, DJ Foster, MJ Telgarsky Advances in neural information processing systems 30, 2017	1361	2017
Infinite-horizon policy-gradient estimation J Baxter, PL Bartlett journal of artificial intelligence research 15, 319-350, 2001	1255	2001
RL: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning Y Duan, J Schulman, X Chen, PL Bartlett, I Sutskever, P Abbeel arXiv preprint arXiv:1611.02779, 2016	1197	2016
Local rademacher complexities PL Bartlett, O Bousquet, S Mendelson	957	2005
Benign overfitting in linear regression PL Bartlett, PM Long, G Lugosi, A Tsigler Proceedings of the National Academy of Sciences 117 (48), 30063-30070, 2020	949	2020
Structural risk minimization over data-dependent hierarchies J Shawe-Taylor, PL Bartlett, RC Williamson, M Anthony IEEE transactions on Information Theory 44 (5), 1926-1940, 1998	746	1998
Nearly-tight VC-dimension and pseudodimension bounds for piecewise linear neural networks PL Bartlett, N Harvey, C Liaw, A Mehrabian Journal of Machine Learning Research 20 (63), 1-17, 2019	669	2019
Learning Rates for Q-learning. E Even-Dar, Y Mansour, P Bartlett Journal of machine learning Research 5 (1), 2003	652	2003
Variance Reduction Techniques for Gradient Estimates in Reinforcement Learning. E Greensmith, PL Bartlett, J Baxter Journal of Machine Learning Research 5 (9), 2004	633	2004
Classification with a Reject Option using a Hinge Loss. PL Bartlett, MH Wegkamp Journal of Machine Learning Research 9 (8), 2008	609	2008

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