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Semi-supervised domain adaptation via Fredholm integral based kernel methods 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 85, 页码: 185-197
作者:  Wang, Wei;  Wang, Hao;  Zhang, Zhaoxiang;  Zhang, Chen;  Gao, Yang
收藏  |  浏览/下载：266/0  |  提交时间：2019/01/08
Domain adaptation  Semi-supervised learning  Multiple kernel learning  Hilbert space embedding of distributions  
A general soft method for learning SVM classifiers with L-1-norm penalty 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2008, 卷号: 41, 期号: 3, 页码: 939-948
作者:  Tao, Qing;  Wu, Gao-Wei;  Wang, Jue
收藏  |  浏览/下载：203/0  |  提交时间：2015/11/08
Support Vector Machines  Classification  Nu-svms  Nearest Points  Gilbert's Algorithms  Schlesinger-kozinec's Algorithms  Mitchell-dem'yanov-malozemov's Algorithms  Soft Convex Hulls  
Learning linear PCA with convex semi-definite programming 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2007, 卷号: 40, 期号: 10, 页码: 2633-2640
作者:  Tao, Qing;  Wu, Gao-wei;  Wang, Jue
收藏  |  浏览/下载：192/0  |  提交时间：2015/11/08
Principal Component Analysis  Statistical Learning Theory  Support Vector Machines  Margin  Maximal Margin Algorithm  Semi-definite Programming  Robustness  
A new maximum margin algorithm for one-class problems and its boosting implementation 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2005, 卷号: 38, 期号: 7, 页码: 1071-1077
作者:  Tao, Q;  Wu, GW;  Wang, J
收藏  |  浏览/下载：112/0  |  提交时间：2015/11/06
One-class Problems  Outliers  Statistical Learning Theory  Support Vector Machines  Margin  Boosting