Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"Recursive Feature Elimination"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
SVM classifiers and heuristics for feature selection
 Krupka, Tomáš ; Holub, Martin (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
V aplikacích strojového učení s velkým množstvím počítačem vytvářených příznaků je často zapotřebí užít pouze jejich malou podmnožinu. Algoritmus "Recursive Feature Elimination" (SVM-RFE) publikovaný v práci Guyon et al. (2002), který vybírá příznaky na základě jejich váhy v SVM modelu, prokázal na úloze výběru genů pro klasifikaci leukemie do té doby nepřekonanou výkonnost (Tan et al. (2010)). Tato práce rozvíjí tuto metodu a předkládá novou modifikaci algoritmu SVM-RFE nazvanou Evaluation-Based RFE (EB-RFE). Ve srovnání s původním algoritmem SVM-RFE tato heuristika významně zvedá výkonnost výsledného SVM klasifikátoru na studované úloze strojového učení. Experimenty navíc ukazují, že tato nová heuristika má další dvě žádoucí vlastnosti. Za prvé, EB-RFE generuje výrazně menší podmnožíny příznaků, čímž umožňuje trénovat kompaktnější modely. Za druhé, heuristika EB-RFE je narozdíl od originálního algoritmu SVM-RFE jednoduše škálovatelná v závislosti na výpočetním čase, a to výrazně nad možnosti současných nejvýkonnějších běžných počítačů. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English