サポートベクターマシンに対する中間点検証の有効性

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-5

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): The Effectiveness of Midpoint-Validation Method for Support Vector Machines

著者名: 山下 真吾(宮崎大学),田村 宏樹(宮崎大学),外山 貴子(宮崎大学),淡野公一 (宮崎大学)

著者名(英語): Shingo Yamashita(University of Miyazaki),Hiroki Tamura(University of Miyazaki),Takako Toyama(University of Miyazaki),Koichi Tanno(University of Miyazaki)

キーワード: サポートベクターマシン|中間点|パターン認識パターン認識|Support Vector Machines|Midpoint|Pattern Recognition

要約(日本語): サポートベクターマシンは,高次元特徴空間でのマージン最大化をすることで高い識別率を得ることができる.しかし,入力空間における識別境界線の情報は考慮されておらず,境界線に”偏り”が生じることで識別率が低下している可能性は残されている.そのような問題に対する改善手法として,著者らは中間点検証を提案しており,本研究では中間点検証法の有効性について検証を行ったので報告する.

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