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  Estimating Diffusion Networks: Recovery Conditions, Sample Complexity and Soft-thresholding Algorithm

Gomez-Rodriguez, M., Song, L., Daneshmand, H., & Schölkopf, B. (2016). Estimating Diffusion Networks: Recovery Conditions, Sample Complexity and Soft-thresholding Algorithm. Journal of Machine Learning Research, 17(1), 3092-3120. Retrieved from dl.acm.org/citation.cfm?id=2946645.3007043.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-196D-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-196E-C
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gomez-Rodriguez, M.1, Autor
Song, L.1, Autor
Daneshmand, H.1, Autor
Schölkopf, B.2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2016-01
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: GomSonDanSch16
URI: dl.acm.org/citation.cfm?id=2946645.3007043
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: JMLR.org
Seiten: - Band / Heft: 17 (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 3092 - 3120 Identifikator: ISSN: 1532-4435