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  Training and Approximation of a Primal Multiclass Support Vector Machine

Zien, A., Bona, F., & Ong, C. (2007). Training and Approximation of a Primal Multiclass Support Vector Machine. Proceedings of the 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007), 1-8.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zien, A1, Autor           
Bona, FD, Autor
Ong, CS1, Autor           
Skiadas, C. H., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We revisit the multiclass support vector machine (SVM) and generalize the formulation to convex loss functions and joint feature maps. Motivated by recent work [Chapelle, 2006] we use logistic loss and softmax to enable gradient based primal optimization. Kernels are incorporated via kernel principal component analysis (KPCA), which naturally leads to approximation methods for large scale problems. We investigate similarities and differences to previous multiclass SVM approaches. Experimental comparisons to previous approaches and to the popular one-vs-rest SVM are presented on several different datasets.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.asmda.com/id30.html
BibTex Citekey: 3983
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis
Veranstaltungsort: Chania, Greece
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 8 Identifikator: -