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 詳細要約
  Building Sparse Large Margin Classifiers

Wu, M., Schölkopf, B., & BakIr, G. (2005). Building Sparse Large Margin Classifiers. Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), 996-1003.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4B1-9 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4B2-7
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Wu, M1, 著者           
Schölkopf, B1, 著者           
BakIr, G1, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: This paper presents an approach to build Sparse Large Margin Classifiers (SLMC) by adding one more constraint to the standard Support Vector Machine (SVM) training problem. The added constraint explicitly controls the sparseness of the classifier and an approach is provided to solve the formulated problem. When considering the dual of this problem, it can be seen that building an SLMC is equivalent to constructing an SVM with a modified kernel function. Further analysis of this kernel function indicates that the proposed approach essentially finds a discriminating subspace that can be spanned by a small number of vectors, and in this subspace different classes of data are linearly well separated. Experimental results over several classification benchmarks show that in most cases the proposed approach outperforms the state-of-art sparse learning algorithms.

資料詳細

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言語:
 日付: 2005-08
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: URI: http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2005/papers/126_BuildingSparse_WuEtAl.pdf
DOI: 10.1145/1102351.1102477
BibTex参照ID: 3385
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 22nd International Conference on Machine Learning
開催地: Bonn, Germany
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005)
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: New York, NY, USA : ACM
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 996 - 1003 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -