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.
In supervised learning the parameters of a parametric Euclidean distance or mahalanobis distance can be effectively learned by so called Matrix Relevance Learning. This adaptation is not only useful to improve the discrimination capabilities of the model, but also to identify relevant features or relevant correlated features in the input data. Classical Matrix Relevance Learning scales quadratic with...
It is known to all that obtaining an effectual feature representation is of paramount importance to face recognition. In this paper, the latest feature extraction method based on KCCA is introduced. However, in the training stage of the standard KCCA-based extractor, it requires to store and manipulate the kernel matrix, the size of which is square of the number of samples. When the sample numbers...
We extend the l0-norm ldquosubspectralrdquo algorithms developed for sparse-LDA (Moghaddam, 2006) and sparse-PCA (Moghaddam, 2006) to more general quadratic costs such as MSE in linear (or kernel) regression. The resulting ldquosparse least squaresrdquo (SLS) problem is also NP-hard, by way of its equivalence to a rank-1 sparse eigenvalue problem. Specifically, for minimizing general quadratic cost...
We extend the lo-norm “subspectral” algorithms developed for sparse-LDA [5] and sparse-PCA [6] to more general quadratic costs such as MSE in linear (or kernel) regression. The resulting “Sparse Least Squares” (SLS) problem is also NP-hard, by way of its equivalence to a rank-1 sparse eigenvalue problem. Specifically, for minimizing general quadratic cost functions we use a highly-efficient method...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.