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  Large Margin Non-Linear Embedding

Zien, A., & Candela, J. (2005). Large Margin Non-Linear Embedding. Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), 1065-1072.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4B9-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4BA-8
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zien, A1, Autor           
Candela, JQ1, Autor           
De Raedt S. Wrobel, L., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: It is common in classification methods to first place data in a vector space and then learn decision boundaries. We propose reversing that process: for fixed decision boundaries, we ``learnamp;amp;lsquo;amp;amp;lsquo; the location of the data. This way we (i) do not need a metric (or even stronger structure) -- pairwise dissimilarities suffice; and additionally (ii) produce low-dimensional embeddings that can be analyzed visually. We achieve this by combining an entropy-based embedding method with an entropy-based version of semi-supervised logistic regression. We present results for clustering and semi-supervised classification.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://delivery.acm.org/10.1145/1110000/1102485/p1060-zien.pdf?key1=1102485amp;key2=7417735811amp;coll=amp;dl=amp;CFID=15151515amp;CFTOKEN=6184618
DOI: 10.1145/1102351.1102485
BibTex Citekey: 3375
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 22nd International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort: Bonn, Germany
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1065 - 1072 Identifikator: -