Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents a new sample reduction algorithm, sample reduction by data structure analysis (SR-DSA), for SVMs to improve their scalability. SR-DSA utilizes data structure information in determining which data points are not useful in learning the separating plane and could be removed. As this algorithm is performed before SVMs training, it avoids the problem suffered by most sample reduction...
Large margin classifiers have been widely applied in solving supervised learning problems. One representative model in large margin learning is the support vector machine (SVM). SVM is an unstructured classifier since the data structure information is underutilized and the decision hyperplane calculation relies exclusively on the support vectors. To incorporate the data covariance information into...
We had developed the localized generalization error model for supervised learning with minimization of mean square error. In this work, we extend the error model to single layer perceptron neural network (SLPNN). For a trained SLPNN and a given training dataset, the proposed error model bounds above the error for unseen samples which are similar to the training samples. This pilot study is the important...
In some cases, an ambiguous pattern may belong to more than one class, however it is forcibly classified to one of these classes in conventional support vector machine. Handling those ambiguous patterns in this way may loss the uncertainty information of the patterns. Therefore, we prefer to keep the uncertainty information in the ambiguous patterns. In this work, instead of two-class classification,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.