2005 | OriginalPaper | Buchkapitel
Margin-Sparsity Trade-Off for the Set Covering Machine
verfasst von : François Laviolette, Mario Marchand, Mohak Shah
Erschienen in: Machine Learning: ECML 2005
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
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We propose a new learning algorithm for the set covering machine and a tight data-compression risk bound that the learner can use for choosing the appropriate tradeoff between the sparsity of a classifier and the magnitude of its separating margin.