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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제5호
- 발행연도
- 2008.1
- 수록면
- 2,449 - 2,455 (7page)
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Support vector machine classification(SVC) is known to provide a more complete description of the linear and nonlinear relationships between input vectors and classifiers. Model selection of SVC is concerned about the choice of appropriate hyper-parameters which affect the performance of SVC. In this paper, we propose a fast computation method of a leave-one-out cross-validation(LOO-CV) function used in the model selection of SVC. Numerical results are then presented which illustrate the efficiency of the proposed computation method of LOO-CV function.
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Daehak Kim / 2003 / On Line LS-SVM for Classification / Communications for Statistical Applications and Methods 10 (2) : 595 ~ 601
Mercer, J. / 1909 / Functions of Positive and Negative Type and Their Connection with Theory of Integral Equations / Philosophical Transactions of Royal Society A : 415 ~ 446
Smola, A. / 1998 / On a Kernel-Based Method for Pattern Recognition, Regression, Approximation and Operator Inversion / Algorithmica 22 : 211 ~ 231
Vapnik, V. N. / 1995 / The Nature of Statistical Learning Theory / Springer
Vapnik, V.N / 1998 / Statistical Learning Theory / John Wiley
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