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  Supervised Feature Selection via Dependence Estimation

Song, L., Smola, A., Gretton, A., Borgwardt, K., & Bedo, J. (2007). Supervised Feature Selection via Dependence Estimation. In Twenty-Fourth Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007) (pp. 823-830). New York, NY, USA: ACM Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CD6B-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CD6C-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Song, L, Autor
Smola, AJ1, Autor           
Gretton, A2, Autor           
Borgwardt, KM1, Autor           
Bedo, J, Autor
Ghahramani, Z., Herausgeber
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We introduce a framework for filtering features that employs the Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC) as a measure of dependence between the features and the labels. The key idea is that good features should maximise such dependence. Feature selection for various supervised learning problems (including classification and regression) is unified under this framework, and the solutions can be approximated using a backward-elimination algorithm. We demonstrate the usefulness of our method on both artificial and real world datasets.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-1-59593-793-3
URI: http://oregonstate.edu/conferences/icml2007/
DOI: 10.1145/1273496.1273600
BibTex Citekey: 4462
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twenty-Fourth Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007)
Veranstaltungsort: Corvallis, OR, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Twenty-Fourth Annual International Conference on Machine Learning (ICML 2007)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 823 - 830 Identifikator: -