Minimum Gamma-Divergence for Regression and Classification Problems
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Minimum Gamma-Divergence for Regression and Classification Problems
Eguchi, Shinto
Springer Verlag, Singapore
03/2025
118
Mole
9789819788798
15 a 20 dias
Descrição não disponível.
1. Introduction.- 2. Framework of gamma-divergence.- 2.1. Scale invariance.- 2.2 GM divergence and HM divergence.- 3. Minimum divergence methods for generalized linear models.- 3.1. Bernoulli logistic model.- 3.2. Poisson log-linear model.- 3.3. Poisson point process model.- 4. Minimum divergence methods in machine leaning.- 4.1. Multi-class AdaBoost.- 4.2. Boltzmann machine.- 5. gamma-divergence for real valued functions.- 6. Discussion.
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Gamma-Divergence;Geometric Mean;Poisson Distribution;Multi-Class Classification;AdaBoost;Boltzmann Machine
1. Introduction.- 2. Framework of gamma-divergence.- 2.1. Scale invariance.- 2.2 GM divergence and HM divergence.- 3. Minimum divergence methods for generalized linear models.- 3.1. Bernoulli logistic model.- 3.2. Poisson log-linear model.- 3.3. Poisson point process model.- 4. Minimum divergence methods in machine leaning.- 4.1. Multi-class AdaBoost.- 4.2. Boltzmann machine.- 5. gamma-divergence for real valued functions.- 6. Discussion.
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