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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2005 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(B)
발행연도
2005.7
수록면
715 - 717 (3page)

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Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상 (mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification 이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM 은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane 을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary 를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM 의 경우 이러한 오류 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. Kernel Robustness Analysis

3. 실험

4. 결론

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