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  Model Selection for Support Vector Machines

Chapelle, O. (2000). Model Selection for Support Vector Machines. Advances in Neural Information Processing Systems, 230-236.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E4C6-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E4C7-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Chapelle, O1, Autor           
Solla, Herausgeber
S.A., Herausgeber
Leen, T.K., Herausgeber
Müller, K-R, Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: New functionals for parameter (model) selection of Support Vector Machines are introduced based on the concepts of the span of support vectors and rescaling of the feature space. It is shown that using these functionals, one can both predict the best choice of parameters of the model and the relative quality of performance for any value of parameter.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2000-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-19450-3
URI: http://books.nips.cc/nips12.html
BibTex Citekey: 2161
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Thirteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 1999)
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: 230 - 236 Identifikator: -