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  Logistic Regression for Graph Classification

Shervashidze, N., & Tsuda, K. (2008). Logistic Regression for Graph Classification. In NIPS 2008: Mini Symposia & Workshops (pp. 75).

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C643-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-A0D1-B
Genre: Meeting Abstract

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://media.nips.cc/Conferences/2008/NIPSWorkshopsProgram2008.pdf (Zusammenfassung)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Shervashidze, N1, 2, Autor           
Tsuda, K1, 2, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this paper we deal with graph classification. We propose a new algorithm for performing sparse logistic regression for graphs, which is comparable in accuracy with other methods of graph classification and produces probabilistic output in addition. Sparsity is required for the reason of interpretability, which is often necessary in domains such as bioinformatics or chemoinformatics.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2008-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 5685
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: NIPS 2008 Workshop: Structured Input - Structured Output (NIPS SISO 2008)
Veranstaltungsort: Whistler, BC, Canada
Start-/Enddatum: 2008-12-12

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: NIPS 2008: Mini Symposia & Workshops
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 75 Identifikator: -