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アイテム
Confident Marginを用いたSVMのための特徴選択手法
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5275
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5275d0759b37-92bf-4721-92b2-d98cd86f354d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文_fulltext (1.9 MB)
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Copyright(c)2005 IEICE http://search.ieice.org/index.html
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2012-11-07 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | Confident Marginを用いたSVMのための特徴選択手法 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | Confident Margiｎ オモチイタ SVM ノタメノ トクチョウ センタク シュホウ | |||||||||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | Feature Selection Using Confident Margin for SVM | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
青木, 一真
× 青木, 一真
× 黒柳, 奨
× クグレ, マリシオ
× Nugroho, Anto Satriyo
× 岩田, 彰
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| 著者別名 | ||||||||||||||||||
| 姓名 | Kuroyanagi, Susumu | |||||||||||||||||
| 著者別名 | ||||||||||||||||||
| 姓名 | Iwata, Akira | |||||||||||||||||
| bibliographic_information |
ja : 電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム. 2, パターン処理 巻 J88-D2, 号 12, p. 2291-2300, 発行日 2005-12-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | Institute of Electronics, Information and Communication Engineers | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 0915-1923 | |||||||||||||||||
| item_10001_source_id_32 | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11340957 | |||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 本論文ではSVMにおけるマージンをベースとした特徴選択手法を提案する．しかし一般的なマージン（Normal Marginと呼ぶことにする）の場合，マージンの大きさとSVMの学習により得られる識別関数の良さが適切に対応しない場合があることが明らかとなった．すなわち，Normal Marginを評価値とした特徴選択を行って得られた特徴セットが，必ずしも最良の識別関数を与えるとは限らない．そこでこの問題を解決するために Confident Margin（CM）という新しい評価基準を導入し，それを用いた特徴選択アルゴリズム SBS-CM を提案する． SBS-CM による人工データや実データを用いた実験を行った結果，従来手法よりも良い結果を得ることができた．また評価値CMの値の変化から最適な特徴セットをおおよそ求めることが可能であった． | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
