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Learning functional dependencies with kernel methods

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons83886

Dinuzzo,  F
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Dinuzzo, F. (2010). Learning functional dependencies with kernel methods. Scientifica Acta, 4(1), MS 16-25. Retrieved from http://riviste.paviauniversitypress.it/index.php/sa/article/view/824.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C132-D
Zusammenfassung
In this paper, we review some recent research directions regarding the synthesis of functions from data using kernel methods. We start by highlighting the central role of the representer theorem and then outline some recent advances in large scale optimization, learning the kernel, and multi-task learning.