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  Training a Support Vector Machine in the Primal

Chapelle, O.(2006). Training a Support Vector Machine in the Primal (147).

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Urheber

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 Urheber:
Chapelle, O1, Autor           
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 there is no reason for ignoring it. Moreover, 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: 2006-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 147
BibTex Citekey: 3597
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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