![](/images/graphics-bg.png)
Iterative Reweighted Noninteger Norm Regularizing SVM for Gene Expression Data Classification
المؤلفون المشاركون
Luo, Xionglin
Liu, Jianwei
Li, Shuang Cheng
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-08-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Support vector machine is an effective classification and regression method that uses machine learning theory to maximize the predictive accuracy while avoiding overfitting of data.
L2 regularization has been commonly used.
If the training dataset contains many noise variables, L1 regularization SVM will provide a better performance.
However, both L1 and L2 are not the optimal regularization method when handing a large number of redundant values and only a small amount of data points is useful for machine learning.
We have therefore proposed an adaptive learning algorithm using the iterative reweighted p-norm regularization support vector machine for 0 < p ≤ 2.
A simulated data set was created to evaluate the algorithm.
It was shown that a p value of 0.8 was able to produce better feature selection rate with high accuracy.
Four cancer data sets from public data banks were used also for the evaluation.
All four evaluations show that the new adaptive algorithm was able to achieve the optimal prediction error using a p value less than L1 norm.
Moreover, we observe that the proposed Lp penalty is more robust to noise variables than the L1 and L2 penalties.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Jianwei& Li, Shuang Cheng& Luo, Xionglin. 2013. Iterative Reweighted Noninteger Norm Regularizing SVM for Gene Expression Data Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-497240
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Jianwei…[et al.]. Iterative Reweighted Noninteger Norm Regularizing SVM for Gene Expression Data Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-497240
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Jianwei& Li, Shuang Cheng& Luo, Xionglin. Iterative Reweighted Noninteger Norm Regularizing SVM for Gene Expression Data Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-497240
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-497240
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)