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논문 기본정보
대용량 자료에 대한 서포트 벡터 회귀에서 모수조절
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems |
| ISSN | 1976-9172, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 류지열,곽민정,윤민 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201514751644365 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 앙상블 러닝,서포트 벡터 기계,부스팅,대용량 자료 집합,불균등 자료집합,Ensemble Learning,Support Vector Machine,Boosting,Large Data Set,Imbalanced Data Set |