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Michael J. Kearns

1985–2023 年に発表

163
論文数
18,483
被引用数
63
h 指数
128
i10 指数

被引用数

Michael J. Kearns の年別被引用数1957 年: 被引用 2 件1960 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 1 件1985 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 11 件1988 年: 被引用 33 件1989 年: 被引用 64 件1990 年: 被引用 52 件1991 年: 被引用 55 件1992 年: 被引用 60 件1993 年: 被引用 72 件1994 年: 被引用 97 件1995 年: 被引用 166 件1996 年: 被引用 130 件1997 年: 被引用 120 件1998 年: 被引用 155 件1999 年: 被引用 180 件2000 年: 被引用 166 件2001 年: 被引用 182 件2002 年: 被引用 188 件2003 年: 被引用 239 件2004 年: 被引用 212 件2005 年: 被引用 283 件2006 年: 被引用 373 件2007 年: 被引用 342 件2008 年: 被引用 385 件2009 年: 被引用 369 件2010 年: 被引用 359 件2011 年: 被引用 366 件2012 年: 被引用 359 件2013 年: 被引用 369 件2014 年: 被引用 400 件2015 年: 被引用 421 件2016 年: 被引用 367 件2017 年: 被引用 439 件2018 年: 被引用 528 件2019 年: 被引用 631 件2020 年: 被引用 765 件2021 年: 被引用 787 件2022 年: 被引用 472 件2023 年: 被引用 418 件2024 年: 被引用 342 件2025 年: 被引用 250 件2026 年: 被引用 74 件1958〜1959 年は被引用が無いため表示していません1961〜1975 年は被引用が無いため表示していません1977〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980〜1984 年は被引用が無いため表示していません1986 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 4,186 件、この内訳の 38.5%イギリス: 引用元論文 766 件、この内訳の 7%中国: 引用元論文 712 件、この内訳の 6.5%ドイツ: 引用元論文 589 件、この内訳の 5.4%カナダ: 引用元論文 542 件、この内訳の 5%イスラエル: 引用元論文 519 件、この内訳の 4.8%フランス: 引用元論文 441 件、この内訳の 4%日本: 引用元論文 306 件、この内訳の 2.8%イタリア: 引用元論文 268 件、この内訳の 2.5%オランダ: 引用元論文 221 件、この内訳の 2%オーストラリア: 引用元論文 208 件、この内訳の 1.9%スペイン: 引用元論文 180 件、この内訳の 1.7%
0%38.5%その他 17.9%

機関

分野

  • Computer Science67.1%
  • Decision Sciences11.8%
  • Social Sciences5.5%
  • Engineering3.7%
  • Physics and Astronomy3.2%
  • Economics, Econometrics and Finance2.1%
  • その他6.6%

トピック

  • Machine Learning and Algorithms9.7%
  • Reinforcement Learning in Robotics4.7%
  • Algorithms and Data Compression3%
  • Machine Learning and Data Classification3%
  • Advanced Bandit Algorithms Research2.8%
  • Game Theory and Applications2.8%
  • その他74%

共著者

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  1. A Convex Framework for Fair Regression

    著者: Richard Berk, Hoda Heidari, Shahin Jabbari, Matthew Joseph, Michael J. Kearns, Jamie Morgenstern, Seth Neel, Aaron Roth - arXiv (Cornell University), CoRR 2017 被引用: 253

  2. An Introduction to Computational Learning Theory

    著者: Michael J. Kearns, Umesh V. Vazirani - The MIT Press eBooks 1994 被引用: 1,733

  3. Efficient Noise-Tolerant Learning from Statistical Queries

    著者: Michael J. Kearns - Journal of the ACM, J. ACM 1993 被引用: 712

  4. Cryptographic Primitives Based on Hard Learning Problems

    著者: Avrim Blum, Merrick L. Furst, Michael J. Kearns, Richard J. Lipton - Lecture notes in computer science, CRYPTO 1993 被引用: 340

  5. Near-Optimal Reinforcement Learning in Polynomial Time

    著者: Michael J. Kearns, Satinder Singh - Machine Learning, Mach. Learn. 1998 被引用: 858

  6. Preventing Fairness Gerrymandering: Auditing and Learning for Subgroup Fairness

    著者: Michael J. Kearns, Seth Neel, Aaron Roth, Zhiwei Steven Wu - International Conference on Machine Learning, ICML 2017 被引用: 919

  7. STING agonism overcomes STAT3-mediated immunosuppression and adaptive resistance to PARP inhibition in ovarian cancer

    著者: Liya Ding, Qiwei Wang, Antons Martincuks, Michael J. Kearns, Tao Jiang, Ziying Lin, Xin Cheng, Changli Qian, Shaozhen Xie, Hye‐Jung Kim, Inga-Maria Launonen, Anniina Färkkilä, Thomas M. Roberts, Gordon J. Freeman, Joyce F. Liu, Panagiotis A. Konstantinopoulos, Ursula A. Matulonis, Hua Yu, Jean J Zhao - Journal for ImmunoTherapy of Cancer 2023 被引用: 92

  8. Reinforcement learning for optimized trade execution

    著者: Yuriy Nevmyvaka, Yi Feng, Michael J. Kearns - conference on Machine learning - ICML '06 2006 被引用: 262

  9. Cryptographic Limitations on Learning Boolean Formulae and Finite Automata

    著者: Michael J. Kearns, Leslie G. Valiant - Journal of the ACM, J. ACM 1989 被引用: 744

  10. Fairness in Learning: Classic and Contextual Bandits

    著者: Matthew Joseph, Michael J. Kearns, Jamie Morgenstern, Aaron Roth - Neural Information Processing Systems, NIPS 2016 被引用: 515

  11. Toward Efficient Agnostic Learning

    著者: Michael J. Kearns, Robert E. Schapire, Linda Sellie - Machine Learning, COLT 1992 被引用: 349

  12. A Sparse Sampling Algorithm for Near-Optimal Planning in Large Markov Decision Processes

    著者: Michael J. Kearns, Yishay Mansour, Andrew Y. Ng - Machine Learning, IJCAI 1999 被引用: 677

  13. Weakly learning DNF and characterizing statistical query learning using Fourier analysis

    著者: Avrim Blum, Merrick L. Furst, Jeffrey C. Jackson, Michael J. Kearns, Yishay Mansour, Steven Rudich - twenty-sixth annual ACM symposium on Theory of computing - STOC '94 1994 被引用: 264

  14. Proceedings 6th ACM Conference on Electronic Commerce (EC-2005), Vancouver, BC, Canada, June 5-8, 2005

    著者: John Riedl, Michael J. Kearns, Michael K. Reiter - EC 2005 被引用: 107

  15. On the Complexity of Teaching

    著者: Sally A. Goldman, Michael J. Kearns - Conference on Learning Theory, COLT 1991 被引用: 277

  16. Algorithmic Stability and Sanity-Check Bounds for Leave-One-Out Cross-Validation

    著者: Michael J. Kearns, Dana Ron - Neural Computation, COLT 1997 被引用: 418

  17. Efficient Distribution-Free Learning of Probabilistic Concepts

    著者: Michael J. Kearns, Robert E. Schapire - Elsevier eBooks, J. Comput. Syst. Sci. 1990 被引用: 377

  18. On the learnability of discrete distributions

    著者: Michael J. Kearns, Yishay Mansour, Dana Ron, Ronitt Rubinfeld, Robert E. Schapire, Linda Sellie - twenty-sixth annual ACM symposium on Theory of computing - STOC '94 1994 被引用: 287

  19. An Information-Theoretic Analysis of Hard and Soft Assignment Methods for Clustering

    著者: Michael J. Kearns, Yishay Mansour, Andrew Y. Ng - Learning in Graphical Models 1997 被引用: 176

  20. Fair Algorithms for Learning in Allocation Problems

    著者: Hadi Elzayn, Shahin Jabbari, Christopher Jung, Michael J. Kearns, Seth Neel, Aaron Roth, Zachary Schutzman - Conference on Fairness, FAT 2019 被引用: 69

  21. Market making and mean reversion

    著者: Tanmoy Chakraborty, Michael J. Kearns - conference on Electronic commerce 2011 被引用: 59

  22. An Empirical Study of Rich Subgroup Fairness for Machine Learning

    著者: Michael J. Kearns, Seth Neel, Aaron Roth, Zhiwei Steven Wu - Conference on Fairness, FAT 2019 被引用: 33

  23. Graphical Models for Game Theory

    著者: Michael J. Kearns, Michael L. Littman, Satinder Singh - UAI 2001 被引用: 574

  24. Eliciting and Enforcing Subjective Individual Fairness

    著者: Christopher Jung, Michael J. Kearns, Seth Neel, Aaron Roth, Logan Stapleton, Zhiwei Steven Wu - FORC 2021 被引用: 53