| Thème(s) : |
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Informatique/Algorithme et structure de données
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| Titre : |
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Multiboost: a multi-purpose boosting package |
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| Auteur : |
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D. Benbouzid1, 2, R. Busa-Fekete1, N. Casagrande, F.-D. Collin, B. Kégl1, 2, 3 |
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| Laboratoire : |
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| équipe(s) de recherche : |
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APPSTAT |
| Résumé : |
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The MultiBoost package provides a fast C++ implementation of multi-class/multi-label/multi-task boosting algorithms. It is based on AdaBoost.MH but it also implements popular cascade classifiers and FilterBoost. The package contains common multi-class base learners (stumps, trees, products, Haar filters). Further base learners and strong learners following the boosting paradigm can be easily implemented in a flexible framework. |
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| Type de publication : |
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Articles dans des revues avec comité de lecture |
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Date de publication
ou d'écriture : |
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2012 |
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| Nom du périodique : |
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| Journal of Machine Learning Research |
| Publisher |
Microtome Publishing |
| ISSN |
1532-4435 (eISSN : 1533-7928) |
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| Volume : |
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13 |
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| Page/Article : |
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549-553 |
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| Copyright : |
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©2012 Djalel Benbouzid, Robert Busa-Fekete, Norman Casagrande, François-David Collin and Balazs Kégl |
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| Identifiant local : |
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LAL 12-173 |
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| Commentaire : |
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http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v13/benbouzid12a.html |
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| Mot(s)-clé(s) : |
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boosting – ADABOOST – MH – FILTERBOOST – cascade classifier |
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