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기사명/저자명
Fast computation of LOO-CV function for SVM classification / Daehak Kim ; Hyeong Chul Jeong 인기도
발행사항
연기군 : The Korean data analysis society, 2008.10.31
수록지명
Journal of the Korean data analysis society. vol.10 no.5(A) (Oct. 2008) pp.2449-2455
자료실
[서울관] 정기간행물실(524호)  도서위치안내(서울관)
제어번호
KINX2009008671
원문
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Contents

Fast computation of LOO-CV function for SVM classification / Daehak Kim ; Hyeong Chul Jeong 1

Abstract 1

1. Introduction 1

2. Support Vector Machine Classification 2

3. Computation of LOO-CV Function 3

4. Numerical Studies 5

4. Conclusions 6

References 6

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Testing a dynamic nature of pecking order theory of financing with incremental measures Jangwoo Lee ; Hee-Young Hurr pp.2357-2371 원문보기 (음성지원) 보기
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Development of regional statistics through cooperation with central and local governments Bongho Choi pp.2435-2448 원문보기 (음성지원) 보기
Fast computation of LOO-CV function for SVM classification Daehak Kim ; Hyeong Chul Jeong pp.2449-2455 원문보기 (음성지원) 보기
Modified broemeling's method confidence intervals in two-factor nested variance components model Kwan-Joong Kang pp.2457-2470 원문보기 (음성지원) 보기

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Bootstrap prediction interval estimator of SVM 소장
2 On Line LS-SVM for Classification 네이버 미소장
3 On-line pruning regression method by LS-SVM 소장
4 On-line LS-SVM regression with pruned support vectors : based on cross validatory choice of hyper-parameters 소장
5 Functions of Positive and Negative Type, and their Connection with the Theory of Integral Equations 네이버 미소장
6 A Prediction Interval based on the Pruned Support Vector of LS-SVM 소장
7 On a Kernel-Based Method for Pattern Recognition, Regression, Approximation, and Operator Inversion 네이버 미소장
8 Vapnik, V. N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, New York. 미소장
9 Vapnik, V. N. (1998). Statistical Learning Theory, John Wiley, New York. 미소장
10 Wahba, G., Lin, Y. and Zhang, H. (1999). Generalized Approximate Cross- Validation for Support Vector Machines, or, Another Way to Look at Margin-Like Quantities, Technical Report 1006, U. of Wisconsin. 미소장
11 Wang, L.(Ed.) (2005). Support Vector Machines: Theory and Application, Springer, Berlin Heidelberg. 미소장
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