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  Large Margin Non-Linear Embedding

Zien, A., & 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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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D4B9-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-0E16-4
資料種別: 会議論文

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:
pdf3375.pdf (全文テキスト（全般）), 316KB
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ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-0E17-3
ファイル名:
pdf3375.pdf
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公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
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著作権日付:
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著作権情報:
-
CCライセンス:
-

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URL:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1102351.1102485 (出版社版)
説明:
-
OA-Status:

作成者

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 作成者:
Zien, A1, 2, 著者           
Candela, JQ3, 著者           
所属:
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              
3Friedrich Miescher Laboratory, Max Planck Society, Max-Planck-Ring 9, 72076 Tübingen, DE, ou_2575692              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: 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.

資料詳細

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言語:
 日付: 2005-08
 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: 10.1145/1102351.1102485
BibTex参照ID: 3375
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005)
開催地: Bonn, Germany
開始日・終了日: 2005-08-07 - 2005-08-11

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: ICML '05: 22nd international conference on Machine learning
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Dzeroski, S, 編集者
de Raedt, L, 編集者
Wrobel, S, 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: 1065 - 1072 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 1-59593-180-5