Info
Meny
English
Logg inn
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Historikk
Cristin-resultat-ID:
175631
Sist endret:
21. oktober 2013, 12:14
Resultat
Vitenskapelig foredrag
2003
Incremental Multicategory Proximal Support Vector Classifiers
Amund Tveit
og
Magnus Lie Hetland
Presentasjon
Presentasjon
Navn på arrangementet: The 7th International International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems
Sted: Oxford, England
Dato fra:
5. september 2003
Arrangør:
Arrangørnavn: [Mangler data]
Om resultatet
Om resultatet
Vitenskapelig foredrag
Publiseringsår: 2003
Importkilder
Importkilder
Bibsys-ID: r03013833
Beskrivelse
Beskrivelse
Engelsk
Tittel
Incremental Multicategory Proximal Support Vector Classifiers
Sammendrag
Support Vector Machines (SVMs) are an efficient data mining approach for classification, clustering and time series analysis. In recent years, a tremendous growth in the amount of data gathered has changed the focus of SVM classifier algorithms from providing accurate results to enabling incremental (and decremental) learning with new data (or unlearning old data) without the need for computationally costly retraining with the old data. In this paper we propose an efficient algorithm for multicategory classification with the incremental proximal SVM introduced by Fung and Mangasarian.
Vis
fullstendig beskrivelse
Bidragsytere
Bidragsytere
Amund Tveit
Forfatter
ved Institutt for datateknologi og informatikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
Magnus Lie Hetland
Forfatter
ved Institutt for datateknologi og informatikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1
-
2
av
2