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  Combining a Filter Method with SVMs

Lal, T., Chapelle, O., & Schölkopf, B. (2006). Combining a Filter Method with SVMs. In I. Guyon, S. Gunn, M. Nikravesh, & L. Zadeh (Eds.), Feature Extraction: Foundations and Applications (pp. 439-446). Berlin, Germany: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D32D-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-9D0B-0
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-35488-8_21.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Lal, TN1, 2, Autor           
Chapelle, O1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Our goal for the competition (feature selection competition NIPS 2003) was to evaluate the usefulness of simple
machine learning techniques. We decided to use the correlation criteria as a feature selection method and Support Vector Machines for the classification part. Here we explain how we chose the regularization parameter C of the SVM, how we determined the kernel parameter and how we estimated the number of features used for each data set. All analyzes were carried out on the
training sets of the competition data. We choose the data set Arcene as an example
to explain the approach step by step.
In our view the point of this competition was the construction of a well performing
classifier rather than the systematic analysis of a specific approach. This is why our
search for the best classifier was only guided by the described methods and that we
deviated from the road map at several occasions.
All calculations were done with the software Spider [2004].

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 3011
DOI: 10.1007/978-3-540-35488-8_21
 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: Feature Extraction: Foundations and Applications
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Guyon, I, Herausgeber
Gunn, S, Herausgeber
Nikravesh, M, Herausgeber
Zadeh, LA, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 439 - 446 Identifikator: ISBN: 978-3-540-35487-1

Quelle 2

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Titel: Studies in Fuzziness and Soft Computing
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 207 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -