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  Lernen mit Kernen: Support-Vektor-Methoden zur Analyse hochdimensionaler Daten

Schölkopf, B., Müller, K.-R., & Smola, A. (1999). Lernen mit Kernen: Support-Vektor-Methoden zur Analyse hochdimensionaler Daten. Informatik - Forschung und Entwicklung, 14(3), 154-163. doi:10.1007/s004500050135.

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Müller, K-R, Autor
Smola, AJ, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe recent developments and results of statistical learning theory. In the framework of learning from examples, two factors control generalization ability: explaining the training data by a learning machine of a suitable complexity. We describe kernel algorithms in feature spaces as elegant and efficient methods of realizing such machines. Examples thereof are Support Vector Machines (SVM) and Kernel PCA (Principal Component Analysis). More important than any individual example of a kernel algorithm, however, is the insight that any algorithm that can be cast in terms of dot products can be generalized to a nonlinear setting using kernels. Finally, we illustrate the significance of kernel algorithms by briefly describing industrial and academic applications, including ones where we obtained benchmark record results.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1999-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Informatik - Forschung und Entwicklung
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 14 (3) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 154 - 163 Identifikator: -