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  Transductive Classification via Local Learning Regularization

Wu, M., & Schölkopf, B. (2007). Transductive Classification via Local Learning Regularization. Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007), 628-635.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE7F-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE80-2
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wu, M1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Meila X. Shen, M., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The idea of local learning, classifying a particular point based on its neighbors, has been successfully applied to supervised learning problems. In this paper, we adapt it for Transductive Classification (TC) problems. Specifically, we formulate a Local Learning Regularizer (LL-Reg) which leads to a solution with the property that the label of each data point can be well predicted based on its neighbors and their labels. For model selection, an efficient way to compute the leave-one-out classification error is provided for the proposed and related algorithms. Experimental results using several benchmark datasets illustrate the effectiveness of the proposed approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v2/wu07a.html
BibTex Citekey: 4271
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
Veranstaltungsort: San Juan, Puerto Rico
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 628 - 635 Identifikator: -