![](/images/graphics-bg.png)
A Linear-RBF Multikernel SVM to Classify Big Text Corpora
المؤلفون المشاركون
Iglesias, E. L.
Borrajo, L.
Romero, R.
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Support vector machine (SVM) is a powerful technique for classification.
However, SVM is not suitable for classification of large datasets or text corpora, because the training complexity of SVMs is highly dependent on the input size.
Recent developments in the literature on the SVM and other kernel methods emphasize the need to consider multiple kernels or parameterizations of kernels because they provide greater flexibility.
This paper shows a multikernel SVM to manage highly dimensional data, providing an automatic parameterization with low computational cost and improving results against SVMs parameterized under a brute-force search.
The model consists in spreading the dataset into cohesive term slices (clusters) to construct a defined structure (multikernel).
The new approach is tested on different text corpora.
Experimental results show that the new classifier has good accuracy compared with the classic SVM, while the training is significantly faster than several other SVM classifiers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Romero, R.& Iglesias, E. L.& Borrajo, L.. 2015. A Linear-RBF Multikernel SVM to Classify Big Text Corpora. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057116
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Romero, R.…[et al.]. A Linear-RBF Multikernel SVM to Classify Big Text Corpora. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057116
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Romero, R.& Iglesias, E. L.& Borrajo, L.. A Linear-RBF Multikernel SVM to Classify Big Text Corpora. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057116
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057116
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)