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  Feature Selection via Dependence Maximization

Song, L., Smola, A., Gretton, A., Bedo, J., & Borgwardt, K. (2012). Feature Selection via Dependence Maximization. Journal of Machine Learning Research, 13, 1393-1434.

Item is

Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.jmlr.org/papers/volume13/song12a/song12a.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Song, L, Autor
Smola, A, Autor           
Gretton, A, Autor           
Bedo, J, Autor
Borgwardt, K1, 2, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Former Research Group Machine Learning and Computational Biology, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_2528696              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We introduce a framework for feature selection based on dependence maximization between the selected features and the labels of an estimation problem, using the Hilbert-Schmidt Independence Criterion. The key idea is that good features should be highly dependent on the labels. Our approach leads to a greedy procedure for feature selection. We show that a number of existing feature selectors are special cases of this framework. Experiments on both artificial and real-world data show that our feature selector works well in practice.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: SongSGBB2012
 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: Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 13 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1393 - 1434 Identifikator: -