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Konferenzbeitrag

Sampling Techniques for Kernel Methods

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84193

Schölkopf,  B
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Achlioptas, D., McSherry, F., & Schölkopf, B. (2002). Sampling Techniques for Kernel Methods. Advances in Neural Information Processing Systems, 335-342.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DF14-2
Zusammenfassung
We propose randomized techniques for speeding up Kernel Principal Component Analysis on three levels: sampling and quantization of the Gram matrix in training, randomized rounding in evaluating the kernel expansions, and random projections in evaluating the kernel itself. In all three cases, we give sharp bounds on the accuracy of the obtained approximations.