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  Regularizing AdaBoost

Rätsch, G., Onoda, T., & Müller, K. (1999). Regularizing AdaBoost. Advances in Neural Information Processing Systems, 564-570.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rätsch, G1, Autor           
Onoda, T, Autor
Müller, KR, Autor
Kearns, M., Herausgeber
Solla, S., Herausgeber
Cohn, D., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Boosting methods maximize a hard classification margin and are known as powerful techniques that do not exhibit overfitting for low noise cases. Also for noisy data boosting will try to enforce a hard margin and thereby give too much weight to outliers, which then leads to the dilemma of non-smooth fits and overfitting. Therefore we propose three algorithms to allow for soft margin classification by introducing regularization with slack variables into the boosting concept: (1) AdaBoost reg and regularized versions of (2) linear and (3) quadratic programming AdaBoost. Experiments show the usefulness of the proposed algorithms in comparison to another soft margin classifier: the support vector machine.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1999-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-11245-0
URI: http://books.nips.cc/nips11.html
BibTex Citekey: 2186
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twelfth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 1998)
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: 564 - 570 Identifikator: -