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  Risk-Based Generalizations of f-divergences

García-García, D., von Luxburg, U., & Santos-Rodríguez, R. (2011). Risk-Based Generalizations of f-divergences. In 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011) (pp. 417-424).

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
García-García, D., Autor
von Luxburg, U.1, Autor           
Santos-Rodríguez, R., Autor
Affiliations:
1Research Group Machines Learning Theory, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497665              

Inhalt

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Schlagwörter: MPI für Intelligente Systeme; Abt. Schölkopf;
 Zusammenfassung: We derive a generalized notion of f-divergences, called (f,l)-divergences. We show that this generalization enjoys many of the nice properties of f-divergences, although it is a richer family. It also provides alternative definitions of standard divergences in terms of surrogate risks. As a first practical application of this theory, we derive a new estimator for the Kulback-Leibler divergence that we use for clustering sets of vectors.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-07-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 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: 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: 7 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 417 - 424 Identifikator: -