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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제5호
발행연도
2005.1
수록면
1,539 - 1,546 (8page)

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LS-SVM regression is known to be a good substitute for the traditional statistical regression method. LS-SVM is an SVM(support vector machine) version which involves equality constraints instead of inequality constraints and works with a squared loss function, which leads the solution to be obtained from a linear Karush-Kuhn-Tucker conditions instead of a quadratic programming problem. But computational difficulties are remained to operate the inversion of matrix of large data set. For the analysis of the on-line data set or the large data sets, we suggest an on-line LS-SVM regression with pruning support vectors and modifying the hyper-parameters in each step. In numerical studies we show that with relatively small number of pruned support vectors almost same prediction performance can be obtained as a batch LS-SVM regression in a sense of MSE.
#LS-SVM #Pruned support vector #Cross validation #Kernel function #Batch mode #Mean squares errors #Hyper-parameters.

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/ 1909 / Functions of Positive and Negative Type and Their Connection with Theory of Integral Equations a : 415 ~ 446 google schola / 1992 / Submodel selection and evaluation in regression : 291 ~ 319 google schola / 1995 / The Nature of Statistical Learning Theory google schola / 1998 / On a Kernel-Based Method for Pattern RecognitionApproximation and Operator Inversion 22 : 211 ~ 231 google schola / 1998 / Statistical Learning Theory google schola

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