きまぐれ日記

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2007年06月02日

gboost

gboost キター

The gboost classifiers check for the presence of certain subgraphs in the larger graph. The subgraphs being checked are optimally determined by discriminative subgraph mining. The classification hypotheses is interpretable because only a small number of subgraphs are used to determine the overall classification decision.

    *  Discriminative Subgraph Mining
    * Frequent Subgraph Mining (gSpan), code by Taku Kudo
    * Subgraph-Graph isomorphism test (through VFlib)
    * nu-LPBoost 2-class classifier
    * nu-LPBoost 1.5-class classifier
    * simple wrappers to easily train a classifier for graphs

2004年のNIPSの話をベースに機械学習の超エキスパートの方々が次々と拡張してくださっています。津田さんにお褒めの言葉をいただいたときは正直とても嬉しかったです。

投稿者 taku : 2007年06月02日 00:51

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