Nonlinear Combination of Kernels Using Genetic Algorithm for Improvement of Support Vector Machine Classification Error
Publish place: 11th Intelligent Systems Conference
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 934
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS11_250
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1392
Abstract:
Support Vector Machine (SVM), is a powerful machine learning technique widely used for regression and classification. As a classifier, we can use SVM as a linear classifier or kernel based classifier. In case of kernel based classification, the type of kernel function and its parameters affect significantly on classification accuracy. In this paper, we propose a method based on genetic algorithm to obtain a suitable kernel function based on nonlinear combination of conventional kernel functions. We use classification error as our genetic algorithm fitness function which should be minimized. We evaluate the proposed approach using UCI dataset. Results show that this nonlinear combination can improve SVM true classification rate
Keywords:
Authors
Babak Afshin
Department of Computer and Electrical Engineering Islamic Azad University, Qazvin, Iran
Babak Nasersharif
Electrical and Computer Engineering Department, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :