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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.12
- 수록면
- 1,283 - 1,291 (9page)
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본 논문에서는 대용량이거나 시간에 따라 순차적으로 들어오는 데이터의 분류를 위한 전진적 단계 알고리즘을 제안한다. Adaboost 알고리즘은 노이즈가 있는 데이터에 대하여 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 전진적 단계 선형 회귀 방법을 사용한다. 대용량 데이터나 순차적 배치 데이터의 경우에도 이러한 상황을 극복하기 위해 전진적 단계 알고리즘 방법을 적용한 방법을 제안한다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 제안된 알고리즘이 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
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참고문헌 (15)
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1. [인터넷자원] - Bache, K. / / UCI machine learning repository
2. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
3. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1998 / Arcing classifiers(with discussion) / Annals of Statistics 26 : 801 ~ 849
4. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman and Hall
5. [학술지(정기간행물)] - Dietterich, T. G. / 2000 / An experimental comparison of three methods for constructing ensembles decision trees : bagging, boosting and randomization / Machine Learning 40 : 139 ~ 157
2. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
3. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1998 / Arcing classifiers(with discussion) / Annals of Statistics 26 : 801 ~ 849
4. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman and Hall
5. [학술지(정기간행물)] - Dietterich, T. G. / 2000 / An experimental comparison of three methods for constructing ensembles decision trees : bagging, boosting and randomization / Machine Learning 40 : 139 ~ 157
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