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  Transductive Classification via Local Learning Regularization

Wu, M., & Schölkopf, B. (2007). Transductive Classification via Local Learning Regularization. In M. Meila, & X. Shen (Eds.), Artificial Intelligence and Statistics, 21-24 March 2007, San Juan, Puerto Rico (pp. 628-635). Madison, WI, USA: International Machine Learning Society.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE7F-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E8BA-6
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://proceedings.mlr.press/v2/wu07a/wu07a.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Wu, M1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 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: The idea of local learning, classifying a particular point based on its neighbors, has been successfully applied to supervised learning problems. In this paper, we adapt it for Transductive Classification (TC) problems. Specifically, we formulate a Local Learning Regularizer (LL-Reg) which leads to a solution with the property that the label of each data point can be well predicted based on its neighbors and their labels. For model selection, an efficient way to compute the leave-one-out classification error is provided for the proposed and related algorithms. Experimental results using several benchmark datasets illustrate the effectiveness of the proposed approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v2/wu07a.html
BibTex Citekey: 4271
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007)
Veranstaltungsort: San Juan, Puerto Rico
Start-/Enddatum: 2007-03-21 - 2007-03-24

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Artificial Intelligence and Statistics, 21-24 March 2007, San Juan, Puerto Rico
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Meila, M, Herausgeber
Shen, X, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 628 - 635 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: JMLR Workshop and Conference Proceedings
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 2 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -