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  Large Scale Transductive SVMs

Collobert, R., Sinz, F., Weston, J., & Bottou, L. (2006). Large Scale Transductive SVMs. The Journal of Machine Learning Research, 7, 1687-1712.

Item is

 

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D08D-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-C57E-F
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume7/collobert06a/collobert06a.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Collobert, R, Autor
Sinz, F1, 2, Autor           
Weston, J, Autor           
Bottou, L, Autor
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We show how the Concave-Convex Procedure can be applied to the optimization of Transductive SVMs, which traditionally requires solving
a combinatorial search problem. This
provides for the first time a highly scalable algorithm in the nonlinear case.
Detailed experiments verify the utility of our approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 3765
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: The Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: 7 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1687 - 1712 Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020_1