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J-GLOBAL ID：201102273525785005   整理番号：11A1409794

SVMカーネルパラメータ選択の高速アルゴリズム

Fast algorithm for SVM kernel parameter selection

著者 (4件)： Li Qiong (School of Mathematics & Statistics, Huazhong Normal Univ., Wuhan) ,  Dong Cailin (School of Mathematics & Statistics, Huazhong Normal Univ., Wuhan) ,  Chen Zengzhao (School of Mathematics & Statistics, Huazhong Normal Univ., Wuhan) ,  He Xiuling (School of Mathematics & Statistics, Huazhong Normal Univ., Wuhan)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 46  号： 15  ページ： 165-168  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシン(SVM)はカーネルベースの方式である。カーネル関数とカーネルパラメータ選択はSVMモデルの一般化能力に直接影響を与える。ポピュラーなカーネルパラメータ選定手法はグリッドサーチ方式である。この方式の大きな計算量はプロセス時間を訓練する。この論文は,カーネルパラメータを選ぶために特徴空間におけるクラスの間で分離性測定(SM)を用いた新しい方法を提案する。SMなどの計算は,対応するSVMモデルを訓練するよりはるかに少ない計算時間を要するので,最も良いカーネルパラメータをより高速に選ぶことができ,提案方法で訓練したSVMの試験精度は標準のものと競合である。実験結果は,提案方法が実行可能で効果的であることを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *高速アルゴリズム ,  *パラメータ ,  穀粒 ,  サポートベクトルマシン ,  CPU時間
準シソーラス用語： カーネル ,  SVM ,  実験結果 ,  計算時間

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVM ,  カーネル ,  パラメータ選択 ,  高速アルゴリズム