Large Margin Non-Linear Embedding

Zien, A; Quinonero Candela, J

doi:10.1145/1102351.1102485

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Large Margin Non-Linear Embedding

Zien, A., & Quinonero Candela, J. (2005). Large Margin Non-Linear Embedding. In S. Dzeroski, L. de Raedt, & S. Wrobel (Eds.), ICML '05: 22nd international conference on Machine learning (pp. 1065-1072). New York, NY, USA: ACM Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-5A39-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-5A4C-5

Genre: Konferenzbeitrag

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externe Referenz:
https://pure.mpg.de/rest/items/item_1791380_2/component/file_3175256/content (beliebiger Volltext) Open Access Status unbekannt

Beschreibung:
-

OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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Urheber:
Zien, A, Autor
Quinonero Candela, J¹, 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: It is common in classification methods to first place data in a vector space and then learn decision boundaries. We propose reversing that process: for fixed decision boundaries, we ``learnamp;amp;lsquo;amp;amp;lsquo; the location of the data. This way we (i) do not need a metric (or even stronger structure) -- pairwise dissimilarities suffice; and additionally (ii) produce low-dimensional embeddings that can be analyzed visually. We achieve this by combining an entropy-based embedding method with an entropy-based version of semi-supervised logistic regression. We present results for clustering and semi-supervised classification.

Details

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Sprache(n):

Datum: Erschienen: 2005-08

Publikationsstatus: Erschienen

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: -

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: DOI: 10.1145/1102351.1102485
BibTex Citekey: 3375

Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005)

Veranstaltungsort: Bonn, Germany

Start-/Enddatum: 2005-08-07 - 2005-08-11

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML '05: 22nd international conference on Machine learning

Genre der Quelle: Konferenzband

Urheber:
Dzeroski, S, Herausgeber
de Raedt, L, Herausgeber
Wrobel, S, Herausgeber

Affiliations:
-

Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press

Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1065 - 1072 Identifikator: ISBN: 1-59593-180-5