최소제곱 서포터벡터기계 형태의 준지도분류

석경하

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 석경하

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제3호

발행연도: 2010.6

수록면: 461 - 470 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.

#준지도분류 #Graph based semi supervised classification #Least squares support vector machine #manifold regularization #최소제곱 서포터 벡터기계 #Graph Laplacian #그래프 라플라시안 #그래프기반 준지도분류 #다양체정칙성 #semi supervised classification

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - Belkin, M. / 2006 / On manifold regularization: A geometric framework for learning from labeled and unlabeled examples / Journal of Machine Learning Research : 1 ~ 48

2. [학술대회논문] - Blum, A. / 1998 / Combining labeled and unlabeled data with co-training / Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory : 92 ~ 100

3. [단행본] - Chapelle, O. / 2006 / Semi-supervised learning / The MIT Press

4. [학술대회논문] - Holub, A. / 2005 / Exploiting unlabelled data for hybrid object classification / NIPS 2005 Workshop in Inter-Class Transfer

5. [학술대회논문] - Huang, T. M. / 2004 / Semi-supervised learning from unbalanced labeled data - An improvement / Knowledge Based and Emergent Technologies Relied Intelligent Information and Engineering Systems

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

석경하

소속기관 한국데이터정보과학회

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 14 이용수 723

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001379482

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (24)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)