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J-GLOBAL ID：200902135665202741   整理番号：99A0779861

データの重要度推定に基づくサポートベクタマシンの逐次学習

Online Learning for Support Vector Machine using Necessity Estimation.

著者 (2件)： 小倉信彦 (東京工大 精密工研) ,  渡辺澄夫 (東京工大 精密工研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 99  号： 182(PRMU99 49-63)  ページ： 45-52  発行年： 1999年07月16日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： サポートベクタマシン(SVM)の学習は2次計画問題と等価であ...

シソーラス用語： *パターン認識 ,...
準シソーラス用語： 計算の複雑さ ,...

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分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

引用文献 (7件)：

• CORTES, C. Support-Vector Networks. Machine Learning. 1995, 20, 273-297
• BARTLETT, P. L. The Sample Complexity of Pattern Classification with Neural Networks : The Size of the Weights is More Important than the Size of the Network. IEEE Trans. on Information Theory. 1998, 44, 2
• SCHAPIRE, R. E. Boosting the margin : A new explanation for the effectiveness of voting methods. The Annals of Statistics. 1998, 26, 5, 1651-1686
• PONTIL, M. Properties of Support Vector Machines. Neural Computation. 1998, 10, 955-974
• LECUN, Yan. THE MNIST DATABASE of handwritten digits. http://www.research.att.com/~yann/ocr/mnist/

タイトルに関連する用語 (4件)： 重要度 ,  推定 ,  サポートベクタマシン ,  逐次学習