Various hyperplane classifiers using kernel feature spaces
In this paper we introduce a new family of hyperplane classifiers. But, in contrast to Support Vector Machines (SVM) - where a constrained quadratic optimization is used - some of the proposed methods lead to the unconstrained minimization of convex functions while others merely require solving a li...
Elmentve itt :
Szerzők: |
Kovács Kornél Kocsor András |
---|---|
Testületi szerző: | Conference for PhD Students in Computer Science (3.) (2002) (Szeged) |
Dokumentumtípus: | Cikk |
Megjelent: |
2003
|
Sorozat: | Acta cybernetica
16 No. 2 |
Kulcsszavak: | Számítástechnika, Kibernetika |
Tárgyszavak: | |
Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/12722 |
Hasonló tételek
-
Various hyperplane classifiers using kernel feature spaces [abstract] /
Szerző: Kovács Kornél, et al.
Megjelent: (2002) -
Phoneme classification using Kernel principal component analysis [abstract] /
Szerző: Kocsor András, et al.
Megjelent: (2000) -
Classifier combination in speech recognition [abstract] /
Szerző: Felföldi László, et al.
Megjelent: (2002) -
Various kernel methods with applications
Szerző: Kovács Kornél
Megjelent: (2009) -
Classifier combination schemes in speech impediment therapy systems
Szerző: Paczolay Dénes, et al.
Megjelent: (2005)