Zobrazeno 1 - 10
of 244
pro vyhledávání: '"Sra S"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Tsoi, C., Nie, J., Tracy, S., Wang, L., Upshur, R., Choi, K., Li, H-W., Chow, J., Richard-Devantoy, S., Jollant, F., Turecki, G., Kashyap, M., Belleville, S., Mulsant, B., Hilmer, S., Tannenbaum, C., Kennedy, C., Lohfeld, L., Adachi, J.D., Morin, S., Marr, S., Crilly, R.G., Josse, R.G., Ioannidis, G., Giangregorio, L.M., Thabane, L., Papaioannou, A., Bies, K., Jones, J.M., Catton, P., Warde, P., Fleshner, N., Matthew, A., Alibhai, S.M.H., Kanji, S., Nadler, M., Alibhai, S., Catton, C., Jones, J., Roy, M., Molnar, F., Varshney, N., Liu, B., Goguen, J., Lemay, G., Dalziel, W., Bhatti, S., Islam, A., Anton-Rodrigo, I., Gopaul, K., Montero-Odasso, M., Sun, W., Doran, D., Liu, X.J., Morais, J.A., Shah, K., Maher, A., Pickard, L., van der Horst, M-L., Skidmore, C., Martin, A., Hui, Y., Diachun, L.L., Lingard, L., Goldszmidt, M., Brothers, T.D., Theou, O., Andrew, M.K., Rockwood, K., Wallace, L., Andrew, M., Madden, K., Lockhart, C., Cuff, D., Meneilly, G., Charles, L., Triscott, J., Dobbs, B., McKay, R., Wong, C., Dighe, K., Clarke, H., McCartney, C., St John, P., Menec, V., Tyas, S., Tate, R., Basran, J., Sra, S., Basran, R., Campbell-Scherer, D., Hagtvedt, R., Gojmerac, M., Cogo, E., Antony, J., Sanmugalingham, G., Khan, P.A., Straus, S.E., Tricco, A.C., Chau, V., Lee, J., Alston, J., McLeod, H., Tzanetos, K., Zwarenstein, M., Straus, S., Naglie, G., Rapoport, M., Weegar, K., Cameron, D., Myers, A., Tuokko, H., Korner-Bitensky, N., Marshall, S., Man-Son-Hing, M., Crizzle, A., Dupras, A., Khaddag, M., Belley, L., Younanian, A., Proulx, G., Monette, R., Lafrenière, S., Rhynold, E., Hobbs, C., Hurley, K., Dougan, S., Wall, M., Moser, A., Giangregorio, L., Soobiah, C., Blondal, E., Ashoor, H., Ghassemi, M., Ho, J., Berliner, S., Ng, C., Chen, M.H., Hemmelgarn, B., Majumdar, S., Dong, B., Gomes, T., Austin, P., Mamdani, M., Juurlink, D., Ivers, N., MacDonald, H., Kark Ezer, L., Vafaei, A., Harrington, A., Wilson, C., Ivory, J.D., Perrier, L., Kastner, M., Sawka, A., Chen, M., Thorpe, K., Marquez, C., Newton, D., Chignell, M., Byszewski, A., McGlasson, R., Waddell, J., Faber, S., Liakas, I., Maddock, B., Timms, C., Ling, J., Jang, R., Krzyzanowska, M., Zimmermann, C., Taback, N., Nickell, L., Charles, J., Abrams, H., Puts, M., Santos, B., Hardt, J., Monette, J., Girre, V., Springall, E., Vi, L., Baht, G., Alman, B.A., Jarrett, P., McCloskey, R., McCollum, A., Oakley, H., Stewart, C., Timilshina, N., Breunis, H., Minden, M., Gupta, V., Li, M., Tomlinson, G., Buckstein, R., Brandwein, J., Wolfson, C., Monette, M., Batist, G., Bergman, H., Verma, Amol, Thurston, Adam, Nicholson, Cindy, Raftis, Paul, Sinha, Samir, Chahin, Rehab, Alibhai, Shabbir, Breunis, Henriette, Aziz, Salman, Manokumar, Tharsika, Rizvi, Faraz, Joshua, Anthony, Tannock, Ian, Alibhai, Shabbir M.H., Triscott, Jean, Triscott, Elizabeth, Dobbs, Bonnie, Katz, Paul, Berall, Anna, Naglie, Gary, Chan, Angela, Karuza, Jurgis, Leung, Grace, Szafran, Olga, Waugh, Earle, Weber, Haley, Zacharias, Ramesh, Rojas-Fernandez, Carlos, Tracy, Shawn, Bell, Stephanie, Nickell, Leslie, Charles, Jocelyn, Upshur, Ross, Moser, Andrea, Parmar, Jasneeet, Bremault-Phillips, Suzette, Sterniczuk, Roxanne, Theou, Olga, Rusak, Benjamin, Rockwood, Kenneth, Dasgupta, Monidipa, Brymer, Chris, Minh Vu, Thien T., Latour, Judith, Kergoat, Marie-Jeanne, Dube, Francois, Bolduc, Aline, Woolmore-Goodwin, Sarah, Borrie, Michael, Sargeant, Patricia, Lloyd, Brittany, McMillan, Jacqueline, Holroyd-Leduc, Jayna, Aitken, Elizabeth, Kerr, Jason, Straus, Sharon, Persaud, Nav, Breton, Émilie, Lemire, Stéphane, Gardhouse, Amanda, Corriveau, Sophie, Brandt-Vegas, Daniel, Tyagi, Nidhi Kumar, O’Shea, Timothy, Torres, Javier, Ahamed, Shabana, Jayasinghe, Binara, Sanders, Kerrie, Anpalahan, Mahesan, Janus, Edward, Mercer, Susan, Chan, Karenn, Wilson, Keith, Hudson, Carl, Smith, Vaughn, Chase, Jocelyn, Lockhart, Chris, Ashe, Maureen, Meneilly, Graydon, Madden, Kenneth, Fok, Mark, Sepehry, Amir, Frisch, Larry, Chan, Peter, Strauss, Sharon, Sztramko, Richard, Levinoff, Elise, Phillips, Natalie, Cherktow, Howard, Whitehead, Victor, Huang, Shirley Chien-Chieh, Savage, Robyn, Liao, Joy, Santesso, Nancy, Maher, Amy, Pickard, Laura, Skidmore, Carly, Papaioannou, Alexandra, Schunemann, Holger, Kennedy, Courtney, Ioannidis, George, Thabane, Lehana, O’Donnell, Denis, Giangregorio, Lora, Adachi, Jonathan Derek, Martin, Philippe, Tannenbaum, Cara, Anton-Rodrigo, Ivan, Gopaul, Karen, Speechley, Mark, Hachinsky, Vladimir, Muir, Susan, Islam, Anam, Odasso, Manuel Montero, Brothers, Thomas D., Mitnitski, Arnold, Dore, Naomi, Fisher, Pauline, Dolovich, Lisa, Adachi, Jonathan, Farrauto, Leo, Wernham, Madelaine, Jarrett, Pamela, Stewart, Connie, MacDonald, Elizabeth, MacNeil, Donna, Hobbs, Cynthia, Niu, Chongya, Eng, Lawson, Qiu, Xin, Shen, Xiaowei, Espin-Garcia, Osvaldo, Pringle, Dan, Mahler, Mary, Halytskyy, Oleksandr, Charow, Rebecca, Lam, Christine, Shan, Ravi M., Villeneuve, Jodie, Tiessen, Kyoko, Brown, M. Catherine, Selby, Peter, Howell, Doris, Jones, Jennifer M., Xu, Wei, Liu, Geoffrey, Norman, Richard, Ramsden, Rebecca, Verscheure, Leanne, Brothers, Thomas, Wallace, Lindsay, Rockwood, Michael, Kirkland, Susan, Shimbo, Daichi, Davidson, Karina
Publikováno v:
Canadian Geriatrics Journal
Background/Purpose: The 85+-year-old population – the “oldest old” – is now the fastest growing age segment in Canada. Although existing research demonstrates high health services utilization and prescribed medications in this population, lit
Publikováno v:
Computational Statistics & Data Analysis
This paper studies mixture modeling using the Elliptical Gamma distribution (EGD)---a distribution that has parametrized tail and peak behaviors and offers richer modeling power than the multivariate Gaussian. First, we study maximum likelihood (ML)
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::dec7fb70cfc0618e9f96b7ffef722ae9
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0027-7FC9-2
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0027-7FC9-2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Artificial Intelligence and Statistics, 9-12 May 2015, San Diego, California, USA
JMLR Workshop and Conference Proceedings
JMLR Workshop and Conference Proceedings
We study mixture modeling using the elliptical gamma (EG) distribution, a non-Gaussian distribution that allows heavy and light tail and peak behaviors. We first consider maximum likelihood parameter estimation, a task that turns out to be very chall
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::cebaea39556d58f33324f834841f035e
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-4671-B
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-4671-B
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sra, S., Hosseini, R.
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 26
Hermitian positive definite (hpd) matrices recur throughout machine learning, statistics, and optimisation. This paper develops (conic) geometric optimisation on the cone of hpd matrices, which allows us to globally optimise a large class of nonconve
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::4bbaa0424c4dbcc7d85463376e831a78
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-2D4F-6
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-2D4F-6
Publikováno v:
Optimization for Machine Learning
Neural information processing series
Neural information processing series
We consider projected Newton-type methods for solving large-scale optimization problems arising in machine learning and related fields. We first introduce an algorithmic framework for projected Newton-type methods by reviewing a canonical projected (
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::8bd78132e2d5e2995520496fc07dbdb5
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B8DE-7
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B8DE-7