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J-GLOBAL ID：200902242767530639   整理番号：03A0775075

サポートベクターマシンを用いた属性選択法の頑健性

Robustness of Feature Selection based on Support Vector Machines

著者 (3件)： 嶋幸太郎 (東大 大学院工学系研究科) ,  等々力賢 (東大 大学院工学系研究科) ,  鈴木篤之 (東大 大学院工学系研究科)
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： 103  号： 296(PRMU2003 95-114)  ページ： 101-106  発行年： 2003年09月09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： テキスト分類では次元の高さが問題となるため,情報利得,χ<s...

シソーラス用語： *文書処理 ,...

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分類 (1件)： 事務・経営情報処理  (JE15020F)

引用文献 (11件)：

• SALTON, G. An Introduction to Modern Information Retrieval. 1983
• SEBASTIANI, F. Machine learning in automated text categorization. ACM Computing Surveys. 2002, 34, 1, 1-47
• VAPNIK, V. Statistical Learning Theory. 1998
• CORTES, C. Support vector networks. Machine Learning. 1995, 20, 3, 273-297
• JOACHIMS, T. Text categorization with support vector machines : Learning with many relevant features. Proc. of the 10th European Conf. on Machine Learning. 1998, 137-142

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクターマシン ,  属性選択 ,  頑健性