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  Multiclass Multiple Kernel Learning

Zien, A., & Ong, C. (2007). Multiclass Multiple Kernel Learning. Proceedings of the 24th International Conference on Machine Learning (ICML 2007), 1191-1198.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CD65-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CD66-6
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zien, A1, Autor           
Ong, CS1, 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: In many applications it is desirable to learn from several kernels. “Multiple kernel learning” (MKL) allows the practitioner to optimize over linear combinations of kernels. By enforcing sparse coefficients, it also generalizes feature selection to kernel selection. We propose MKL for joint feature maps. This provides a convenient and principled way for MKL with multiclass problems. In addition, we can exploit the joint feature map to learn kernels on output spaces. We show the equivalence of several different primal formulations including different regularizers. We present several optimization methods, and compare a convex quadratically constrained quadratic program (QCQP) and two semi-infinite linear programs (SILPs) toy data, showing that the SILPs are faster than the QCQP. We then demonstrate the utility of our method by applying the SILP to three real world datasets.

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: 10.1145/1273496.1273646
BibTex Citekey: 4431
 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 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: 1191 - 1198 Identifikator: -