Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
We present a scalable and effective classification model to train multiclass boosting for multiclass classification problems. A direct formulation of multiclass boosting had been introduced in the past in the sense that it directly maximized the multiclass margin. The major problem of that approach is its high computational complexity during training, which hampers its application to real-world problems...
We present a novel formulation of fully corrective boosting for multi-class classification problems with the awareness of sharing features. Our multi-class boosting is solved in a single optimization problem. In order to share features across different classes, we introduce the mixed-norm regularization, which promotes group sparsity, into boosting. We then derive the Lagrange dual problems which...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.