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  Cross-Validation Optimization for Large Scale Hierarchical Classification Kernel Methods

Seeger, M. (2007). Cross-Validation Optimization for Large Scale Hierarchical Classification Kernel Methods. In B. Schölkopf, J. Platt, & T. Hoffman (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (pp. 1233-1240). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CBDD-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-E203-B
Genre: Konferenzbeitrag

Urheber

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 Urheber:
Seeger, M1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose a highly efficient framework for kernel multi-class models with a large and structured set of classes. Kernel parameters are learned automatically by maximizing the cross-validation log likelihood, and
predictive probabilities are estimated. We demonstrate our
approach on large scale text classification tasks with hierarchical class structure, achieving state-of-the-art results in an order of magnitude less time than previous work.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 4168
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twentieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2006)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: 2006-12-04 - 2006-12-07

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 19
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Schölkopf, B1, Herausgeber           
Platt, JC, Herausgeber
Hoffman, T, Herausgeber
Affiliations:
1 Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1233 - 1240 Identifikator: ISBN: 0-262-19568-2