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 詳細要約
  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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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4B9-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4BA-8
資料種別: 会議論文

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関連URL

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作成者

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 作成者:
Zien, A1, 著者           
Candela, JQ1, 著者           
De Raedt S. Wrobel, L., 編集者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: 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.

資料詳細

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言語:
 日付: 2005-08
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: 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参照ID: 3375
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 22nd International Conference on Machine Learning
開催地: Bonn, Germany
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005)
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: New York, NY, USA : ACM Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1065 - 1072 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -