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  Fast Pattern Selection Algorithm for Support Vector Classifiers: "Time Complexity Analysis"

Shin, H., & Cho, S. (2003). Fast Pattern Selection Algorithm for Support Vector Classifiers: "Time Complexity Analysis". In J. Liu, Y.-M. Cheung, & H. Yin (Eds.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning: 4th International Conference, IDEAL 2003, Hong Kong, China, March 21-23, 2003 (pp. 1008-1015). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Shin, H1, Autor           
Cho, S, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Training SVM requires large memory and long cpu time when the pattern set is large. To alleviate the computational burden in SVM training, we propose a fast preprocessing algorithm which selects only the patterns near the decision boundary. The time complexity of the proposed algorithm is much smaller than that of the naive M^2 algorithm

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2694
DOI: 10.1007/978-3-540-45080-1_142
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 4th International Conference on Intelligent Data Engineering (IDEAL 2003)
Veranstaltungsort: Hong Kong, China
Start-/Enddatum: 2003-03-21 - 2003-03-23

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Intelligent Data Engineering and Automated Learning: 4th International Conference, IDEAL 2003, Hong Kong, China, March 21-23, 2003
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Liu, J, Herausgeber
Cheung, Y-M, Herausgeber
Yin, H, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1008 - 1015 Identifikator: ISBN: 978-3-540-40550-4

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 2690 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -