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Sequential feature selection for classification

Rückstieß, Thomas und Osendorfer, Christian und van der Smagt, Patrick (2011) Sequential feature selection for classification. In: Proceedings. ICML 2011, The 28th International Conference on Machine Learning, 05.– 08.Dez. 2011, Perth, Australia.

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Kurzfassung

In most real-world information processing problems, data is not a free resource; its acquisition is rather time-consuming and/or expensive. We investigate how these two factors can be included in supervised classi cation tasks by deriving classi cation as a sequential decision process and making it accessible to Reinforcement Learning. Our method performs a sequential feature selection that learns which features are most informative at each timestep, choosing the next feature depending on the already selected features and the internal belief of the classi er. Experiments on a handwritten digits classi cation task show signi cant reduction in required data for correct classi cation, while a medical diabetes prediction task illustrates variable feature cost minimization as a further property of our algorithm.

Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Paper)
Titel:Sequential feature selection for classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Rückstieß, Thomas Technische Universität München
Osendorfer, Christian Technische Universität München
van der Smagt, Patrick smagt@dlr.de
Datum:2011
Erschienen in:Proceedings
Referierte Publikation:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:reinforcement learning, feature selection, classi cation
Veranstaltungstitel:ICML 2011, The 28th International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort:Perth, Australia
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:05.– 08.Dez. 2011
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - RMC - Kognitive Intelligenz und Autonomie (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik > Robotersysteme
Hinterlegt von: Gabriele Beinhofer
Hinterlegt am:20 Jan 2012 11:32
Letzte Änderung:20 Jan 2012 11:32

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