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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.7
- 수록면
- 261 - 264 (4page)
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The paper presents a novel approach to cut down the number of samples before training SVMs. It proves, among those samples that are collinear in the reproduced kernel feature space, only the two end points are useful for solving the SVM QP classification problem. By using 'kernel trick', those useless data points could be found out in the original space and removed from training samples. It brings twofold benefits: decrease in the number of samples and increase in the sparseness.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Support Vector Machines
3. The Sample-Reducing Approach
4. Results
5. Conclusions
References
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