Top Menu

Contact

Machine Learning Group

Image Section

 

Department of Computer Science

University of Copenhagen

 

Sigurdsgade 41

2200 København N

Denmark

 

Office: 1.08

 

EMail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

 

 

Quasi-Newton Semi-Supervised Support Vector Machines

A quasi-Newton optimization framework implemented in Python using the Numpy and the Scipy packages. This type of model depicts an extension of support vector machines to semi-supervised learning settings with both labeled and unlabeled patterns given in the training phase: In contrast to standard support vector machines (left), the model takes the additional unlabeled patterns (right, black points) into account to reveal more information about the structure of the data. The QN-S3VM framework can handle linear and non-linear kernels. In addition, the special case of sparse data (given a linear kernel) can also be handled efficiently.

 

Source Code

 

The code is free for scientific use. In case you are planning to use (parts of) the software for commercial purposes, please contact me. If you use the code for scientific work, please use the reference(s) below to cite us. The source code can be downloaded here.

The code contains three examples for sparse and non-sparse data set instances. If you find any bugs or if you have problems with the code, feel free to contact us via e-mail.

 

History

 

August 2012: Initial Release

 

References

 

  1. Fabian Gieseke, Antti Airola, Tapio Pahikkala, and Oliver Kramer. Fast and Simple Gradient-Based Optimization for Semi-Supervised Support Vector Machines. Neurocomputing (ICPRAM 2012 Special Issue) 123(10):23-32, 2014.   

  2. Fabian Gieseke, Antti Airola, Tapio Pahikkala, and Oliver Kramer. Sparse Quasi-Newton Optimization for Semi-Supervised Support Vector Machines. In Proceedings of the 1st International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2012). 2012, 45-54.   

 

Disclaimer

 

The implementation is free for non-commercial use only. It is not allowed to redistribute the software without permission of the authors. Further, the authors are not responsible for any implications that stem from its use.

Как сделать потолок из гипсокартона. Как сделать подвесной потолок в доме. Какой потолок лучше сделать. Отделка ванной комнаты. Быстрая отделка ванных комнат панелями. Отделка ванной комнаты пластиковыми панелями. Кровля крыши профнастилом. Качественные материалы для кровли крыш. Крыша из мягкой кровли. Самоделки для сада. Успешные самоделки для сада своими руками. Самоделки для сада и огорода. Ванная мебель для ванной комнаты. Купить мебель для ванных комнат недорого. Заказ мебели для ванной комнаты. Бизнес малое производство. Самый малый бизнес идеи производство. Новый бизнес производство. Монтаж дверей своими руками. Быстрый монтаж входных дверей. Легкий монтаж пластиковых дверей. С чего начать ремонт квартиры. Быстрый ремонт дома с чего начать. Ремонт своими руками для начинающих.