Kernel method for percentile feature extraction

Schölkopf, B; Platt, JC; Smola, AJ

Kernel method for percentile feature extraction

Schölkopf, B., Platt, J., & Smola, A.(2000). Kernel method for percentile feature extraction (MSR-TR-2000-22). Redmond, WA, USA: Microsoft Research, Microsoft Corporation.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E5E4-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-B6FB-3

資料種別: 報告書

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Schölkopf, B¹, 著者
Platt, JC, 著者
Smola, AJ, 著者

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1External Organizations, ou_persistent22

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キーワード: -

要旨: A method is proposed which computes a direction in a dataset such that a specied fraction of a particular class of all examples is separated
from the overall mean by a maximal margin The pro jector onto that
direction can be used for classspecic feature extraction The algorithm
is carried out in a feature space associated with a support vector kernel
function hence it can be used to construct a large class of nonlinear fea
ture extractors In the particular case where there exists only one class
the method can be thought of as a robust form of principal component
analysis where instead of variance we maximize percentile thresholds Fi
nally we generalize it to also include the possibility of specifying negative
examples

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日付: 出版: 2000-02

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出版情報: Redmond, WA, USA : Microsoft Research, Microsoft Corporation

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識別子（DOI, ISBNなど）: Reportnr.: MSR-TR-2000-22
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