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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제2호
발행연도
2014.4
수록면
455 - 464 (10page)

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Unlabeled examples are easier and less expensive to obtain than labeled exam-ples. Semisupervised approaches are used to utilize such exam-ples in an effort to boost the predictive performance. This paper proposes a novel semisupervised classification method named transductive least squares support vector machine (TLS-SVM), which is based on the least squares support vector machine. The proposed method utilizes the difference convex algorithm to derive nonconvex minimization solutions for the TLS-SVM. A generalized cross validation method is also developed to choose the hy-perparameters that affect the performance of the TLS-SVM. The experimental results confirm the successful performance of the proposed TLS-SVM.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001374876