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  Local Learning Projections

Wu, M., Yu K, Yu, S., & Schölkopf, B. (2007). Local Learning Projections. Proceedings of the 24th Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007), 1039-1046.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wu, M1, Autor           
Yu K, Yu, S, Autor
Schölkopf, B1, Autor           
Ghahramani, Z., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper presents a Local Learning Projection (LLP) approach for linear dimensionality reduction. We first point out that the well known Principal Component Analysis (PCA) essentially seeks the projection that has the minimal global estimation error. Then we propose a dimensionality reduction algorithm that leads to the projection with the minimal local estimation error, and elucidate its advantages for classification tasks. We also indicate that LLP keeps the local information in the sense that the projection value of each point can be well estimated based on its neighbors and their projection values. Experimental results are provided to validate the effectiveness of the proposed algorithm.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://oregonstate.edu/conferences/icml2007/
DOI: 10.1145/1273496.1273627
BibTex Citekey: 4460
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 24th International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort: Corvallis, OR, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 24th Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1039 - 1046 Identifikator: -