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  Semiparametric support vector and linear programming machines

Smola, A., Friess, T., & Schölkopf, B. (1999). Semiparametric support vector and linear programming machines. Advances in Neural Information Processing Systems, 585-591.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E69D-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E69E-2
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Smola, AJ, Autor
Friess, T, Autor
Schölkopf, B1, Autor           
Kearns, Herausgeber
M.S., Herausgeber
Solla, S.A., Herausgeber
Cohn, D.A., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Semiparametric models are useful tools in the case where domain knowledge exists about the function to be estimated or emphasis is put onto understandability of the model. We extend two learning algorithms - Support Vector machines and Linear Programming machines to this case and give experimental results for SV machines.

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: 804
 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: 585 - 591 Identifikator: -