Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

 
 
DownloadE-Mail
  Semi-Supervised Learning through Principal Directions Estimation

Chapelle, O., Schölkopf, B., & Weston, J. (2003). Semi-Supervised Learning through Principal Directions Estimation. In ICML 2003 Workshop on the Continuum from Labeled to Unlabeled Data in Machine Learning & Data Mining (pp. 1-7).

Item is

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
ICML-2003-Chapelle_.pdf (beliebiger Volltext), 125KB
Name:
ICML-2003-Chapelle_.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Chapelle, O1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Weston, J1, 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

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe methods for taking into account unlabeled data in the training of a kernel-based classifier, such as a Support Vector
Machines (SVM). We propose two approaches utilizing unlabeled points
in the vicinity of labeled ones. Both of the approaches effectively
modify the metric of the pattern space, either by using non-spherical
Gaussian density estimates which are determined using EM, or by
modifying the kernel function using displacement vectors computed from
pairs of unlabeled and labeled points. The latter is linked to
techniques for training invariant SVMs. We present experimental
results indicating that the proposed technique can lead to substantial
improvements of classification accuracy.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2003-08
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2168
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: ICML 2003 Workshop on the Continuum from Labeled to Unlabeled Data in Machine Learning & Data Mining
Veranstaltungsort: Washington, DC, USA
Start-/Enddatum: 2003-08-21

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: ICML 2003 Workshop on the Continuum from Labeled to Unlabeled Data in Machine Learning & Data Mining
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 7 Identifikator: -