Top Menu

Contact

Machine Learning Section

 

Department of Computer Science (DIKU)

University of Copenhagen

 

Universitetsparken 1

2100 København N

Denmark

 

Room: 1-1-N110

 

EMail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

 

 

Support Vector Machines

The task of classifying patterns is among the most prominent ones in the field of machine learning. Support vector machines depict state-of-the-art tools for this tasks and have been extended to various learning settings.

 

Among these extensions are, for instance, semi-supervised support vector machines that take additional unlabeled patterns into account (black points). This additional information reveals more information about the structure of the data and can lead to better models. In some cases, no labeled patterns at all are given, which leads to the so-called maximum margin clustering problem.

 

  1. Fabian Gieseke. An Efficient Many-Core Implementation for Semi-Supervised Support Vector Machines. In International Workshop on Machine Learning, Optimization, and Big Data (MOD2015). 2015, 145–157.   

  2. Fabian Gieseke, Tapio Pahikkala, and Christian Igel. Polynomial Runtime Bounds for Fixed-Rank Unsupervised Least-Squares Classification. In Proceedings of the 5th Asian Conference on Machine Learning (ACML). 2013, 62-71.   

  3. Fabian Gieseke, Antti Airola, Tapio Pahikkala, and Oliver Kramer. Fast and Simple Gradient-Based Optimization for Semi-Supervised Support Vector Machines. Neurocomputing (ICPRAM 2012 Special Issue) 123(10):23-32, 2014.   

  4. Tapio Pahikkala, Antti Airola, Fabian Gieseke, and Oliver Kramer. Unsupervised Multi-Class Regularized Least-Squares Classification. In Proceedings of the 12th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). 2012, 585-594.   

  5. Fabian Gieseke, Tapio Pahikkala, and Oliver Kramer. Fast Evolutionary Maximum Margin Clustering. In Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning (ICML). 2009, 361-368.   

Как выбрать внешний диск. Внешний жесткий диск как выбрать самый подходящий. Какой внешний диск выбрать. Какой принтер выбрать. Какой выбрать лазерный принтер сегодня. Какой цветной принтер выбрать. Готовые программы на java. Изучаем java с нуля быстро. Как начать программировать на java. Бесплатные игры для планшетов android. Качественный samsung android планшет. Планшет android цена. Отдых в турции отели. Самый лучший отдых в турции. Отдых в турции отели цены. Wow дк гайд. Лучший wow фрост дк гайд. Wow дк танк гайд. Рабочие программы на языке python. Изучаем python с нуля. Язык python для начинающих. Бесплатые плагины для Joomla. Скачать joomla плагины бесплатно. Где скачать самые последние плагины на joomla.