A Note on k-support Norm Regularized Risk Minimization

Abstract : The k-support norm has been recently introduced to perform correlated sparsity regularization. Although Argyriou et al. only reported experiments using squared loss, here we apply it to several other commonly used settings resulting in novel machine learning algorithms with interesting and familiar limit cases. Source code for the algorithms described here is available.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2013
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Contributeur : Matthew Blaschko <>
Soumis le : mercredi 27 mars 2013 - 17:21:28
Dernière modification le : vendredi 6 avril 2018 - 13:32:01
Document(s) archivé(s) le : dimanche 2 avril 2017 - 21:19:39

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  • HAL Id : hal-00804592, version 2
  • ARXIV : 1303.6390

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Matthew Blaschko. A Note on k-support Norm Regularized Risk Minimization. 2013. 〈hal-00804592v2〉

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