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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 4,437 - 4,441 (5page)
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In this paper, we consider determination of separating hyperplane where some data points are treated as noise. Pocket algorithm with ratchetis an algorithm for this kind of problems, but it does not guarantee minimal number of noisy instances. By noticing that a hyperplane can be determined by selectingn points among data(where n is the dimension of the data), we can guarantee that point. Actually, we found that the second and the third category of iris data is linearly separable by admitting only one instance of noisy data.
목차
Abstract
1.INTRODUCTION
2.PERCEPTRON TRAINING IN NOISY ENVIRONMENT
3.PROPOSED ALGORITHM
4.EXPERIMENTAL RESULTS USING IRIS DATA
5.MODIFICATION OF THE MODEL FOR GENERALIZATION
6.EXTENSION TO MULTICLASS PROBLEMS
7.CONCLUSION
REFERENCES
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