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Konferenzbeitrag

Fast Pattern Selection Algorithm for Support Vector Classifiers: "Time Complexity Analysis"

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84217

Shin,  H
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Shin, H. (2003). Fast Pattern Selection Algorithm for Support Vector Classifiers: "Time Complexity Analysis". In The 4th International Conference on Intelligent Data Engineering (IDEAL) (pp. 1008-1015). Heidelberg: Springer-Verlag.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DBB3-9
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. The time complexity of the proposed algorithm is much smaller than that of the naive M^2 algorithm