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Datensatz

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  Training and Approximation of a Primal Multiclass Support Vector Machine

Zien, A., De Bona, F., & Ong, C. (2007). Training and Approximation of a Primal Multiclass Support Vector Machine. In C. Skiadas (Ed.), XIIth International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007).

Item is

Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

Urheber

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 Urheber:
Zien, A1, Autor           
De Bona, F1, Autor           
Ong, CS1, Autor           
Affiliations:
1Rätsch Group, Friedrich Miescher Laboratory, Max Planck Society, Max-Planck-Ring 9, 72076 Tübingen, DE, ou_3378052              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We revisit the multiclass support vector machine (SVM) and generalize the formulation to convex loss functions and joint feature maps. Motivated by recent work [Chapelle, 2006] we use logistic loss and softmax to enable gradient based primal optimization. Kernels are incorporated via kernel principal component analysis (KPCA), which naturally leads to approximation methods for large scale problems. We investigate similarities and differences to previous multiclass SVM approaches. Experimental comparisons to previous approaches and to the popular one-vs-rest SVM are presented on several different datasets.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: XIIth International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007)
Veranstaltungsort: Chania, Greece
Start-/Enddatum: 2007-05-29 - 2007-06-01

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: XIIth International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2007)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Skiadas, CH, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: 8 Band / Heft: - Artikelnummer: 1 Start- / Endseite: - Identifikator: -