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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제5호
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 253 - 257 (5page)
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One-class SVM은 데이터가 존재하는 영역을 추출하고, 이 영역을 서포트 벡터로 표현하며 표현된 영역 밖의 데이터들은 아웃라이어(outlier)로 간주된다. 본 논문에서는 One-class SVM의 성능은 그대로 유지하면서 대용량의 학습데이터에서 빠른 학습을 하기 위한 1-slack one-class SVM을 제안한다. 실험결과 One-class SVM과 1-slack one-class SVM 수행 결과가 거의 같으며, 대용량의 학습데이터에서 1-slack one-class SVM이 일반 One-class SVM보다 학습속도가 훨씬 빠름을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. One-class SVM
3. 1-slack one-class SVM
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
B. Scholkopf / 2001 / Estimating the support of a high-dimensional distribution / Neural Computational 13(7):1443~1471
D.M.J. Tax / 2004 / Support vector domain description / Machine Learning 54:45~66
Y. Chen / 2001 / One-class SVM for learning in image retrieval / Proc. of IEEE International Conference on Image Processing
H. Deng / 2007 / Model selection for anomaly detection in wireless ad hoc networks / Proc. of IEEE Symp. On Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2007) :540~546
L.M. Manevitz / 2001 / One-class SVMs for document classification / Journal of Machine Learning Research 2:139~154
D.M.J. Tax / 2004 / Support vector domain description / Machine Learning 54:45~66
Y. Chen / 2001 / One-class SVM for learning in image retrieval / Proc. of IEEE International Conference on Image Processing
H. Deng / 2007 / Model selection for anomaly detection in wireless ad hoc networks / Proc. of IEEE Symp. On Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2007) :540~546
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