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  Fast Pattern Selection for Support Vector Classifiers

Shin, H. (2003). Fast Pattern Selection for Support Vector Classifiers. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 7th Pacific-Asia Conference (PAKDD 2003), 376-387.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DC91-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DC92-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Shin, H1, Autor           
Whang, Herausgeber
K.-Y., Herausgeber
Jeon, J., Herausgeber
Shim, K., Herausgeber
Srivastava, J., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Training SVM requires large memory and long cpu time when the pattern set is large. To alleviate the computational burden in SVM training, we propose a fast preprocessing algorithm which selects only the patterns near the decision boundary. Preliminary simulation results were promising: Up to two orders of magnitude, training time reduction was achieved including the preprocessing, without any loss in classification accuracies.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://aitrc.kaist.ac.kr/~pakdd03/
DOI: 10.1007/3-540-36175-8_37
BibTex Citekey: 2693
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 7th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Veranstaltungsort: Seoul, Korea
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 7th Pacific-Asia Conference (PAKDD 2003)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 376 - 387 Identifikator: -