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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.12
- 수록면
- 1,557 - 1,563 (7page)
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Multiclass classification is typically performed using the voting scheme method based on combining binary classifications. In this paper we propose multiclass classification method for large data, which can be regarded as the revised one-vs-all method. The multiclass classification is performed by using the hat matrix of least squares support vector machine (LS-SVM) ensemble, which is obtained by aggregating individual LS-SVM trained on each subset of whole large data. The cross validation function is defined to select the optimal values of hyperparameters which affect the performance of multiclass LS-SVM proposed. We obtain the generalized cross validation function to reduce computational burden of cross validation function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed method.
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[학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - Espinoza, M. / 2005 / Load forecasting using least squares Support vector machines / Lecture Notes in Computer Science 3512 : 1018 ~ 1026
[학술지(정기간행물)] - Girolami, M. / 2003 / Orthogonal series density estimation and kernel eigenvalue problem / Neural Compu-tation 14 : 669 ~ 688
[학술지(정기간행물)] - Kimeldorf, G. S. / 1971 / Some results on Tchebycheffan spline functions / Journal of Math-ematical Analysis and its Applications 33 : 82 ~ 95
[학술지(정기간행물)] - Mercer, J. / 1909 / Functions of positive and negative type and their connection with theory of integral equations / Philosophical Transactions of Royal Society of London A : 415 ~ 446
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[학술지(정기간행물)] - Girolami, M. / 2003 / Orthogonal series density estimation and kernel eigenvalue problem / Neural Compu-tation 14 : 669 ~ 688
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