Improved Instance Selection Methods for Support Vector Machine Speed Optimization
المؤلفون المشاركون
Akinyelu, Andronicus A.
Adewumi, Aderemi Oluyinka
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Support vector machine (SVM) is one of the top picks in pattern recognition and classification related tasks.
It has been used successfully to classify linearly separable and nonlinearly separable data with high accuracy.
However, in terms of classification speed, SVMs are outperformed by many machine learning algorithms, especially, when massive datasets are involved.
SVM classification speed scales linearly with number of support vectors, and support vectors increase with increase in dataset size.
Hence, SVM classification speed can be enormously reduced if it is trained on a reduced dataset.
Instance selection techniques are one of the most effective techniques suitable for minimizing SVM training time.
In this study, two instance selection techniques suitable for identifying relevant training instances are proposed.
The techniques are evaluated on a dataset containing 4000 emails and results obtained compared to other existing techniques.
Result reveals excellent improvement in SVM classification speed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. 2017. Improved Instance Selection Methods for Support Vector Machine Speed Optimization. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203070
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. Improved Instance Selection Methods for Support Vector Machine Speed Optimization. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203070
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. Improved Instance Selection Methods for Support Vector Machine Speed Optimization. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203070
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203070
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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