TerseSVM : A Scalable Approach for Learning Compact Models in Large-scale 
Classification

Babbar, R.; Muandet, K.; Schölkopf, B.

doi:10.1137/1.9781611974348.27

TerseSVM : A Scalable Approach for Learning Compact Models in Large-scale Classification

Babbar, R., Muandet, K., & Schölkopf, B. (2016). TerseSVM: A Scalable Approach for Learning Compact Models in Large-scale Classification. In S., Venkatasubramanian, & M., Wagner (Eds.), Proceedings of the 2016 SIAM International Conference on Data Mining (pp. 234-242). Philadelphia, PA, USA: Society for Industrial and Applied Mathematics. doi:10.1137/1.9781611974348.27.

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資料種別: 会議論文

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Babbar, R.¹, 著者
Muandet, K.¹, 著者
Schölkopf, B.¹, 著者

所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647

内容説明

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キーワード: Abt. Schölkopf

要旨: -

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日付: オンライン出版: 2016

出版の状態: オンラインで出版済み

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: BabMuaSch15
DOI: 10.1137/1.9781611974348.27

学位: -

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the 2016 SIAM International Conference on Data Mining

種別: 会議論文集

著者・編者:
Venkatasubramanian, S.C.¹, 編集者
Wagner, M., 編集者

所属:
1 External Organizations, ou_persistent22

出版社, 出版地: Philadelphia, PA, USA : Society for Industrial and Applied Mathematics

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 234 - 242 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-61197-434-8

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