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  Fast approximation of support vector kernel expansions, and an interpretation of clustering as approximation in feature spaces.

Schölkopf, B., Knirsch, P., Smola, A., & Burges, C. (1998). Fast approximation of support vector kernel expansions, and an interpretation of clustering as approximation in feature spaces. In R. Levi, M. Schanz, R.-J. Ahlers, & F. May (Eds.), Mustererkennung 1998: 20. DAGM-Symposium Stuttgart, 29. September – 1. Oktober 1998 (pp. 125-132). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Knirsch, P, Autor           
Smola, AJ, Autor           
Burges, C, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Kernel-based learning methods provide their solutions as expansions in terms of a kernel. We consider the problem of reducing the computational complexity of evaluating these expansions by approximating them using fewer terms. As a by-product, we point out a connection between clustering and approximation in reproducing kernel Hilbert spaces generated by a particular class of kernels.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1998-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 803
DOI: 10.1007/978-3-642-72282-0_12
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 20th DAGM-Symposium
Veranstaltungsort: Stuttgart, Germany
Start-/Enddatum: 1998-09-29 - 1998-10-01

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Mustererkennung 1998: 20. DAGM-Symposium Stuttgart, 29. September – 1. Oktober 1998
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Levi, R, Herausgeber
Schanz, M, Herausgeber
Ahlers, R-J, Herausgeber
May, F, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 125 - 132 Identifikator: ISBN: 3-540-64935-2

Quelle 2

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Titel: Informatik Aktuell
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -