MIT 6.034 Artificial Intelligence, Fall 2010 View the complete course: http://ocw.mit.edu/6-034F10 Instructor: Patrick Winston In this lecture, we explore su...
LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM.
Main features of LIBLINEAR include
* Same data format as LIBSVM, our general-purpose SVM solver, and also similar usage
* Multi-class classification: 1) one-vs-the rest, 2) Crammer & Singer
* Cross validation for model selection
* Probability estimates (logistic regression only)
* Weights for unbalanced data
* MATLAB/Octave, Java interfaces
Als Praxisanteil am Seminar Mustererkennung mit Support-Vektor-Maschinen (SVM) im WS 01/02 und WS 02/03 sind einige Wettbewerbe entstanden, die nicht nur auf diese Veranstaltung begrenzt sind. Es werden jederzeit Lösungen auch von nicht-Seminarteilnehmern angenommen. Die besten Resultate werden auf dieser Seite aktuell gehalten.
N. Gunasekara, S. Pang, и N. Kasabov. Neural Information Processing. Models and Applications, том 6444 из Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg, (2010)
H. Yu, J. Han, и K. Chang. Proceedings of the Eighth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, стр. 239--248. New York, NY, USA, ACM, (2002)