日本語
 
Help Privacy Policy ポリシー/免責事項
  詳細検索ブラウズ

アイテム詳細

  Inference with the Universum

Weston, J., Collobert, R., Sinz, F., Bottou, L., & Vapnik, V. (2006). Inference with the Universum. In W., Cohen, & A., Moore (Eds.), ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (pp. 1009-1016). New York, NY, USA: ACM Press.

Item is

基本情報

表示: 非表示:
資料種別: 会議論文

ファイル

表示: ファイル
非表示: ファイル
:
ICML-2006-Weston.pdf (全文テキスト(全般)), 393KB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-9A82-B
ファイル名:
ICML-2006-Weston.pdf
説明:
-
OA-Status:
閲覧制限:
公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
-

関連URL

表示:
非表示:
説明:
-
OA-Status:

作成者

表示:
非表示:
 作成者:
Weston, J, 著者           
Collobert, R, 著者
Sinz, F1, 2, 著者           
Bottou, L, 著者
Vapnik, V, 著者           
所属:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497795              

内容説明

表示:
非表示:
キーワード: -
 要旨: WIn this paper we study a new framework introduced by Vapnik (1998) and Vapnik (2006) that is an alternative capacity concept to the large margin approach. In the particular case of binary classification, we are given a set of labeled examples, and a collection of "non-examples" that do not belong to either class of interest. This collection, called the Universum, allows one to encode prior knowledge by representing meaningful concepts in the same domain as the problem at hand. We describe an algorithm to leverage the Universum by maximizing the number of observed contradictions, and show experimentally that this approach delivers accuracy improvements over using labeled data alone.

資料詳細

表示:
非表示:
言語:
 日付: 2006-06
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1145/1143844.1143971
BibTex参照ID: 3916
 学位: -

関連イベント

表示:
非表示:
イベント名: 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006)
開催地: Pittsburgh, PA, USA
開始日・終了日: 2006-06-25 - 2006-06-29

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:
非表示:
出版物名: ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Cohen, W, 編集者
Moore, A, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: New York, NY, USA : ACM Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1009 - 1016 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISBN: 1-59593-383-2