Autor(en): Rüping, Stefan
Weihs, Claus
Titel: Kernelized design of experiments
Sprache (ISO): en
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.
URI: http://hdl.handle.net/2003/26094
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-8240
Erscheinungsdatum: 2009-04-30T10:38:27Z
Enthalten in den Sammlungen:Sonderforschungsbereich (SFB) 475

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