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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.9 No.2
- 발행연도
- 2009.6
- 수록면
- 141 - 146 (6page)
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Support vector machine is a classification algorithm based on statistical learning theory. It has shown many results with good performances in the data mining fields. But there are some problems in the algorithm. One of the problems is its heavy computing cost. So we have been difficult to use the support vector machine in the dynamic and online systems. To overcome this problem we propose to use stratified sampling of statistical sampling theory. The usage of stratified sampling supports to reduce the size of training data. In our paper, though the size of data is small, the performance accuracy is maintained. We verify our improved performance by experimental results using data sets from UCI machine learning repository.
목차
Abstract
1. Introduction
2. SVM and stratified sampling
3. SVM based on Stratified Sampling
4. Experimental Results
5. Conclusions and future works
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
1. [단행본] - P. Ciudici / 2003 / Applied Data Mining / Wiley
2. [학술지(정기간행물)] - J. Han / 2001 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers
3. [단행본] - T. Hastie / 2001 / The Elements of Statistical Learning: Data mining / Inference, and Prediction
4. [보고서] - S.R. Gunn / 1998 / Support Vector Machines for Classification and Regression
5. [단행본] - V. Cherkassky / 1998 / Learning From Data Concepts,Theory, and Methods / John Wiley & Sons
2. [학술지(정기간행물)] - J. Han / 2001 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers
3. [단행본] - T. Hastie / 2001 / The Elements of Statistical Learning: Data mining / Inference, and Prediction
4. [보고서] - S.R. Gunn / 1998 / Support Vector Machines for Classification and Regression
5. [단행본] - V. Cherkassky / 1998 / Learning From Data Concepts,Theory, and Methods / John Wiley & Sons
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