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Regularized Output Kernel Regression applied to protein-protein interaction network inference

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
Workshop on Networks Across Disciplines, Dec 2010, Whistler, Canada
Communication dans un congrès hal-00844501v1
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Multiple Indefinite Kernel Learning with Mixed Norm Regularization

 Matthieu Kowalski , Marie Szafranski , Liva Ralaivola
International Conference on Machine Learning (ICML 2009), Jun 2009, Montreal, Canada. pp.520
Communication dans un congrès hal-00424033v1
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Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136
Communication dans un congrès hal-00830428v1

Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data: Applications to Ranking and Stationary β-Mixing Processes

 Liva Ralaivola , Marie Szafranski , Guillaume Stempfel
Journal of Machine Learning Research, 2010, 11, pp.1927--1956
Article dans une revue hal-00867455v1
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Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
CAP, May 2011, Chambéry, France. pp.119-134
Communication dans un congrès hal-00830434v1
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Mixture of stochastic block models for multiview clustering

 Kylliann De Santiago , Marie Szafranski , Christophe Ambroise
ESANN 2023 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, pp.151-156, 2023, ⟨10.14428/esann/2023.ES2023-54⟩
Proceedings/Recueil des communications hal-04363422v1

KEOPS: KErnels Organized into PyramidS

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet
IEEE 2014 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2014), pp.8262--8266, 2014, ⟨10.1109/ICASSP.2014.6855212⟩
Proceedings/Recueil des communications hal-00979394v1
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A greedy great approach to learn with complementary structured datasets

 Christophe Ambroise , Julien Chiquet , Marie Szafranski
Greed Is Great ICML Workshop, Jul 2015, Lille, France
Communication dans un congrès hal-01246419v1
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Fast computation of genome-metagenome interaction effects

 Florent Guinot , Marie Szafranski , Julien Chiquet , Anouk Zancarini , Christine Le Signor , et al.
Algorithms for Molecular Biology, 2020, 15 (1), art.13 (21p.). ⟨10.1186/s13015-020-00173-2⟩
Article dans une revue hal-01906069v3
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Composite Kernel Learning

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy
Machine Learning, 2010, 79 (1), pp.73-103. ⟨10.1007/s10994-009-5150-6⟩
Article dans une revue hal-00528981v1
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Learning the optimal scale for GWAS through hierarchical SNP aggregation

 Florent Guinot , Marie Szafranski , Christophe Ambroise , Franck Samson
BMC Bioinformatics, 2018, 19 (1), pp.459
Article dans une revue hal-01597553v3
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Input output Kernel regression : supervised and semi-supervised structured output prediction with operator-valued kernels

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
Journal of Machine Learning Research, 2016, 17
Article dans une revue hal-01601982v1
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Learning with Groups of Kernels

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy
Conférence d'Apprentissage (CAp), May 2008, Porquerolles, France. pp.à définir
Communication dans un congrès hal-00275478v1
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A Sparse Mixture-of-Experts Model With Screening of Genetic Associations to Guide Disease Subtyping

 Marie Courbariaux , Kylliann De Santiago , Cyril Dalmasso , Fabrice Danjou , Samir Bekadar , et al.
Frontiers in Genetics, 2022, Statistical Methods, Computing, and Resources for Genome-Wide Association Studies, Volume II, 13, ⟨10.3389/fgene.2022.859462⟩
Article dans une revue hal-01822237v5
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Hierarchical Penalization

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Pierre Morizet-Mahoudeaux
Neural Information Processing Systems (NIPS), 2007, Canada. pp.1457--1464
Communication dans un congrès hal-00267338v1

A greedy great approach to learn with complementary structured datasets

 Julien Chiquet , Marie Szafranski , Christophe Ambroise
ICML 2015 International Conference on Machine Learning, Jul 2015, Lille, France. 2015, Greed Is Great ICML Workshop, Jul 2015, Lille, France
Poster de conférence hal-01608307v1
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Learning the optimal scale for GWAS through hierarchical SNP aggregation

 Florent Guinot , Marie Szafranski , Christophe Ambroise , Franck Samson
BMC Bioinformatics, 2018, 19, ⟨10.1186/s12859-018-2475-9⟩
Article dans une revue hal-02623460v1

Compression structurée de l’information génétique et étude d’association pangénomique par modèles additifs

 Florent Guinot , Marie Szafranski , Christophe Ambroise
Intégration de données biologiques, ISTE Group, pp.129-163, 2022, ⟨10.51926/ISTE.9030.ch5⟩
Chapitre d'ouvrage hal-04506050v1
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Pyramides de noyaux

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet
GRETSI, 2009, Dijon, France. pp.436
Communication dans un congrès hal-00451398v1
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Composite Kernel Learning

 Marie Szafranski , Yves Grandvalet , Alain Rakotomamonjy
International Conference on Machine Learning (ICML 2008), Jul 2008, Helsinki, Finland. pp.1040-1047
Communication dans un congrès hal-00316016v1
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Pénalités hiérarchiques pour l'intégration de connaissances dans les modèles statistiques

 Marie Szafranski
Autre [cs.OH]. Université de Technologie de Compiègne, 2008. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse tel-00369025v2
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A new theoretical angle to semi-supervised output kernel regression for protein-protein interaction network inference

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
International Workshop on Machine Learning in Systems Biology, Jul 2011, Vienne, Austria
Communication dans un congrès hal-00832056v1

Regularized output kernel regression for protein-protein interaction prediction: application to link transfer and transduction

 Florence d'Alché-Buc , Adriana Birlutiu , Celine Brouard , Tom Heskes , Marie Szafranski
Workshop on Machine Learning in Computational Biology, Dec 2010, Whistler, Canada
Communication dans un congrès hal-00844409v1
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Input Output Kernel Regression

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
2015
Pré-publication, Document de travail hal-01216708v1

Apprentissage à partir de noyaux multiples et indéfinis

 Marie Szafranski , Matthieu Kowalski , Liva Ralaivola
GRETSI 2013, Sep 2013, Brest, France
Communication dans un congrès hal-00829879v1
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Apprentissage machine pour l’intégration et l’interaction de données structurées

 Marie Szafranski
Apprentissage [cs.LG]. Université Paris Saclay, 2023
HDR tel-04506032v1
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Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data

 Liva Ralaivola , Marie Szafranski , Guillaume Stempfel
AISTATS 2009, Apr 2007, Clearwater, United States. pp.416-423
Communication dans un congrès hal-00336147v3
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Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data: Applications to Ranking and Stationary $\beta$-Mixing Processes

 Liva Ralaivola , Marie Szafranski , Guillaume Stempfel
2009
Pré-publication, Document de travail hal-00415162v2
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Semi-supervised Penalized Output Kernel Regression for Link Prediction

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), Jun 2011, Bellevue, WA, United States. pp.593--600
Communication dans un congrès hal-00654123v1
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