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Bayesian optimization of the PC algorithm for learning Gaussian Bayesian networks: abstract
Irene Córdoba, Eduardo C. Garrido Merchán, Daniel Hernández Lobato, Concha Bielza Lozoya, Pedro Larrañaga Múgica
XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018): avances en Inteligencia Artificial. 23-26 de octubre de 2018 Granada, España / coord. por Francisco Herrera Triguero, Alicia Troncoso Lara, Sergio Damas Arroyo, 2018, ISBN 978-84-09-05643-9, pág. 5
Daniel Hernández Lobato
Tesis doctoral dirigida por Alberto Suárez González (dir. tes.). Universidad Autónoma de Madrid (2009).
Advanced machine learning methods based on Gaussian processes
Tesis doctoral dirigida por Daniel Hernández Lobato (dir. tes.). Universidad Autónoma de Madrid (2022).
Contributions to approximate bayesian inference for machine learning
Tesis doctoral dirigida por Daniel Hernández Lobato (dir. tes.), David Gómez-Ullate Oteiza (dir. tes.). Universidad Complutense de Madrid (2022).
Advanced methods for Bayesian optimization in complex scenarios
Tesis doctoral dirigida por Daniel Hernández Lobato (dir. tes.). Universidad Autónoma de Madrid (2021).
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