Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1200
Τίτλος: | Efficient Support Vector Machine Classification Using Prototype Selection and Generation |
Συγγραφείς: | Ougiaroglou, Stefanos Diamantaras, Konstantinos I. Evangelidis, Georgios |
Επιμελητές: | Iliadis, Lazaros Maglogiannis, Ilias |
Τύπος: | Conference Paper |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | Support Vector Machines k-NN classification Data reduction Prototype abstraction Prototype generation Condensing |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2016 |
Τόμος: | 475 |
Πρώτη Σελίδα: | 328 |
Τελευταία Σελίδα: | 340 |
Τίτλος Τόμου: | Artificial Intelligence Applications and Innovations |
Μέρος Σειράς: | IFIP Advances in Information and Communication Technology |
Μέρος Σειράς: | IFIP Advances in Information and Communication Technology |
Επιτομή: | Although Support Vector Machines (SVMs) are considered effective supervised learning methods, their training procedure is time-consuming and has high memory requirements. Therefore, SVMs are inappropriate for large datasets. Many Data Reduction Techniques have been proposed in the context of dealing with the drawbacks of k-Nearest Neighbor classification. This paper adopts the concept of data reduction in order to cope with the high computational cost and memory requirements in the training process of SVMs. Experimental results illustrate that Data Reduction Techniques can effectively improve the performance of SVMs when applied as a preprocessing step on the training data. |
URI: | https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_28 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1200 |
ISBN: | 978-3-319-44943-2 978-3-319-44944-9 |
ISSN: | 1868-4238 1868-422X |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1007/978-3-319-44944-9_28 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2016_AIAI.pdf | 257,83 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons