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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 15 - 23 (9page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2020.31.1.15
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커널 능형회귀 (kernel ridge regression; KRR)는 재생성 커널 힐버트 공간에서 비모수적 회귀 함수를 추정하는 대표적인 기법으로 다양한 통계 분석에 활용되고 있다. 크기가 n인 자료에서의 일반적인 KRR의 구현에 필요한 계산 및 저장 비용은 각각 O(n³), O(n²)이며, 대용량 자료와 같이 n이 매우 큰 경우 그 활용성이 매우 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분할정복 KRR, 랜덤스케치 KRR과 같은 기법들이 개발되었다. 본 연구에서는 대용량 자료에서의 KRR에 활용된 분할정복 기법과 랜덤스케치 기법을 결합하여 새로운 커널 능형회귀 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 분할정복 KRR이나 랜덤스케치 KRR보다 작은 계산 및 저장 비용을 가진다. 모의실험 및 실제 자료의 분석을 통해 제안 방법의 성능 및 유용성을 확인하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 대용량 자료의 분석을 위한 커널 능형회귀 방법
3. 분할정복 랜덤스케치 커널 능형회귀
4. 모의실험 및 실제 자료 분석
5. 결론
References
Abstract
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Bertin-Mahieux, T. / 2011 / The million song dataset / Proceedings of the 12th International Conference on Music Information Retrieval (IS-MIR)
Caputo, B. / 2002 / Appearance-based object recognition using SVMs:Which kernel should I use? / Proceedings of NIPS Workshop on Statistical Methods for Computational Experiments in Visual Processing and Computer Vision :149~158
Gyorfi, L. / 2002 / A distribution-free theory of nonparametric regression / Springer
Hastie, T. / 2001 / The elements of statistical learning / Springer
정병호 / 2017 / 빅데이터 통합모형 비교분석 / 한국데이터정보과학회지 28(4):755~768
Caputo, B. / 2002 / Appearance-based object recognition using SVMs:Which kernel should I use? / Proceedings of NIPS Workshop on Statistical Methods for Computational Experiments in Visual Processing and Computer Vision :149~158
Gyorfi, L. / 2002 / A distribution-free theory of nonparametric regression / Springer
Hastie, T. / 2001 / The elements of statistical learning / Springer
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