Maximum Entropy Approximation for Kernel Machines

机译：内核机器的最大熵近似

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Kernel machines are widely used in pattern recognition, exploratory data analysis, and statistical signal processing, due to their effectiveness of modeling nonlinear dependencies in the data. The computational burden in evaluating forward functions in te

机译：内核机器由于可以对数据中的非线性依赖性进行建模，因此被广泛用于模式识别，探索性数据分析和统计信号处理。评估te中前向函数的计算负担

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来源
《Machine Learning for Signal Processing, 2006 IEEE Workshop on; Maynooth,Ireland》||P.349-352|共4页
会议地点 MaynoothIreland
作者
Ozertem; U.; Erdogmus; D.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
convex programming; data analysis; entropy; pattern recognition; signal processing; convex optimization; data nonlinear dependency modeling; exploratory data analysis; forward functions; kernel machines; kernel-based discriminative nonlinear projection; maximum ent;

机译：凸规划;数据分析;熵;模式识别;信号处理;凸优化;数据非线性依赖建模;探索性数据分析;前向函数;核机器;基于核的判别式非线性投影;最大输入;

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