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  Measure Based Regularization

Bousquet, O., Chapelle, O., & Hein, M. (2004). Measure Based Regularization. Advances in Neural Information Processing Systems, 1221-1228.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D8F1-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D8F2-2
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Bousquet, O1, Autor           
Chapelle, O1, Autor           
Hein, M1, Autor           
Thrun, Herausgeber
S., Herausgeber
Saul, L., Herausgeber
Schölkopf, B., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We address in this paper the question of how the knowledge of the marginal distribution P(x) can be incorporated in a learning algorithm. We suggest three theoretical methods for taking into account this distribution for regularization and provide links to existing graph-based semi-supervised learning algorithms. We also propose practical implementations.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-20152-6
URI: http://nips.cc/Conferences/2003/
BibTex Citekey: 2260
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Seventeenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2003)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1221 - 1228 Identifikator: -