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  Feature Selection for SVMs

Weston, J., Mukherjee S, Chapelle, O., Pontil M, Poggio, T., & Vapnik, V. (2001). Feature Selection for SVMs. Advances in Neural Information Processing Systems, 668-674.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Weston, J1, Autor           
Mukherjee S, Chapelle, O1, Autor           
Pontil M, Poggio, T, Autor
Vapnik, V, Autor
Leen, Herausgeber
T.K., Herausgeber
Dietterich, T.G., Herausgeber
Tresp, V., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We introduce a method of feature selection for Support Vector Machines. The method is based upon finding those features which minimize bounds on the leave-one-out error. This search can be efficiently performed via gradient descent. The resulting algorithms are shown to be superior to some standard feature selection algorithms on both toy data and real-life problems of face recognition, pedestrian detection and analyzing DNA microarray data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2001-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-12241-3
URI: http://books.nips.cc/nips13.html
BibTex Citekey: 2164
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fourteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 2000)
Veranstaltungsort: Denver, CO, USA
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: 668 - 674 Identifikator: -