Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/36602 
Erscheinungsjahr: 
2009
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2009,02
Verlag: 
Technische Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
This paper describes an approach for selecting instances in regression problems in the cases where observations x are readily available, but obtaining labels y is hard. Given a database of observations, an algorithm inspired by statistical design of experiments and kernel methods is presented that selects a set of k instances to be chosen in order to maximize the prediction performance of a support vector machine. It is shown that the algorithm significantly outperforms related approaches on a number of real-world datasets.
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
125.82 kB





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