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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.2
- 수록면
- 15 - 21 (7page)
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커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 소개
2. 서포트 벡터 회귀
3. μ-SVR에서 모수조절을 위한 부스팅 방법
4. 대용량의 불균등 자료의 분류를 위한 앙상블 학습
5. 수치 예제들
6. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
1. [단행본] - C. M. Bishop / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer
2. [학술지(정기간행물)] - O. Chapell / 1997 / Choosing multiple parameters for support vector machines / Machine Learning 46 (1-3) : 131 ~ 159
3. [학술지(정기간행물)] - Y. Freund / 1997 / A decision-theoretic generalization of online learning and an application to boosting / Journal of Computer and System Sciences 55 (1) : 119 ~ 139
4. [단행본] - J. M. Moreira / 2007 / Ensemble Approaches for Regression: a Survey / Elsevier
5. [단행본] - H. Nakayama / 2009 / Sequential Approximate Multiobjective Optimization Using Computational Intelligence / Springer
2. [학술지(정기간행물)] - O. Chapell / 1997 / Choosing multiple parameters for support vector machines / Machine Learning 46 (1-3) : 131 ~ 159
3. [학술지(정기간행물)] - Y. Freund / 1997 / A decision-theoretic generalization of online learning and an application to boosting / Journal of Computer and System Sciences 55 (1) : 119 ~ 139
4. [단행본] - J. M. Moreira / 2007 / Ensemble Approaches for Regression: a Survey / Elsevier
5. [단행본] - H. Nakayama / 2009 / Sequential Approximate Multiobjective Optimization Using Computational Intelligence / Springer
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