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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 제31권 제2호(Ⅱ)
- 발행연도
- 2004.10
- 수록면
- 703 - 705 (3page)
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Conventional support vector machines (SVMs) find optimal hyperplanes that have maximal margins by treating all data equivalently. In the real world, however, the data within a data set may differ in degree of uncertainty or importance due to noise, inaccuracies or missing values in the data. Hence, if all data are treated as equivalent, ... 전체 초록 보기
목차
요약
1. Introduction
2. Membership-induced SVMs
3. Experiments
4. Concluding Remarks
REFERENCES
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