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  Training a Support Vector Machine in the Primal

Chapelle, O. (2007). Training a Support Vector Machine in the Primal. In Large Scale Kernel Machines (pp. 29-50). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Urheber

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 Urheber:
Chapelle, O1, Autor           
Bottou, Herausgeber
L., Herausgeber
Chapelle, O., Herausgeber
DeCoste, D., Herausgeber
Weston, J., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Most literature on Support Vector Machines (SVMs) concentrate on the dual optimization problem. In this paper, we would like to point out that the primal problem can also be solved efficiently, both for linear and non-linear SVMs, and that there is no reason to ignore this possibility. On the contrary, from the primal point of view new families of algorithms for large scale SVM training can be investigated.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-09
 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: Large Scale Kernel Machines
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 29 - 50 Identifikator: -