Art

J-GLOBAL ID：201502282519752250   Reference number：15A0221392

Efficient Parameter Selection for Support Vector Regression Using Orthogonal Array

直交表を用いたサポートベクトル回帰の効率的なパラメータ設定

Author (1)： SANO NATSUKI (東京理大 理工)
Material： 品質  (Quality - JSQC)
Volume： 45  Issue： 1  Page： 35-38  Publication year： Jan. 15, 2015 
JST Material Number： S0060B  ISSN： 0386-8230  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *support vector machine ,  *Regression Analysis ,  *parameter estimation ,  table (chart) ,  experimental design ,  performance evaluation ,  pattern recognition ,  Machine Learning ,  computational complexity ,  quadratic programming ,  minimum problem ,  *statistical quality control ,  orthogonal table
Semi thesaurus term： Kernel method ,  support vector regression

JST classification (1)： Statistical quality control  (KB04030W)

Reference (6)：

• 佐野夏樹,黒木学(2012):“カーネルMTシステムとその応用“,「品質」,42,[1],127-138.
• W. C. Hsu and T. Y. Yu(2012) : “Support Vector Machines parameter selection based on combined taguchi method and staelin method for e-mail spam filtering“, International Journal of Engineering and Technology Innovation, 2, [2], 113-125.
• 立林和夫(2004):「入門タグチメソッド」,日科技連出版社.
• J. P. Mandeli(1995) : “Construction of asymmetrical orthogonal arrays having factors with a large non-prime power number of levels“, Journal of Statistical Planning and Inference, 47, [4], 377-391.
• N. Sano and K. Higashinaka and T. Suzuki(2014) : Efficient Parameter Selection for Support Vector Regression Using Orthogonal Array, Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2285-2290.

Terms in the title (3)： 直交表 ,  サポートベクトル回帰 ,  パラメータ