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[국내논문] Multinomial Kernel Logistic Regression via Bound Optimization Approach 원문보기

한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.14 no.3, 2007년, pp.507 - 516  

Shim, Joo-Yong (Department of Applied Statistics, Catholic University of Daegu) ,  Hong, Dug-Hun (Department of Mathematics, Myongju University) ,  Kim, Dal-Ho (Department of Statistics, Kyungbuk National University) ,  Hwang, Chang-Ha (Division of Information and Computer Science, Dankook University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Multinomial logistic regression is probably the most popular representative of probabilistic discriminative classifiers for multiclass classification problems. In this paper, a kernel variant of multinomial logistic regression is proposed by combining a Newton's method with a bound optimization appr...

Keyword

#Approximate cross validation   #hyperparameters   #multinomial logistic regression   #support vector machine  

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  • In this paper, we proposed the MKLR for multiclassification and obtained ACV function for the model selection. By using ACV function the model selection becomes easier and faster than that by a leave-one-out cross validation.
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참고문헌 (13)

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