Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: The Learning System by the Least Squares Support Vector Machine Method and its Application in Medicine, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2011, nr 3

Autor:

Baszun, Mikołaj ; Szewczyk, Paweł

Data wydania:

2011, nr 3

Typ zasobu:

artykuł

Opis:

In the paper it has been presented the possibility of using the least squares support vector machine to the initial diagnosis of patients. In order to find some optimal parameters making the work of the algorithm more detailed, the following techniques have been used: K-fold Cross Validation, Grid-Search, Particle Swarm Optimization. The result of the classification has been checked by some labels assigned by an expert. The created system has been tested on the artificially made data and the data taken from the real database. The results of the computer simulations have been presented in two forms: numerical and graphic. All the algorithms have been implemented in the C# language.

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy, Warszawa

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

ISSN 1509-4553, on-line: ISSN 1899-8852 ; oai:bc.itl.waw.pl:1189

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

classification Support Vector Machine Grid-Search Particle Swarm Optimization patients diagnosis

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

15 maj 2013

Data dodania obiektu:

15 maj 2013

Liczba wyświetleń treści obiektu:

107

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/1494

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Szewczyk, Paweł; Baszun, Mikołaj, 2011, nr 3, The Learning System by the Least Squares Support Vector Machine Method and its Application in Medicine, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2011, nr 3 15 maj 2013

Obiekty Podobne
Comparative Study of Supervised Learning Methods for Malware Analysis, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2014, nr 4

Niewiadomska-Szynkiewicz, Ewa Kruczkowski, Michał

2014, nr 4
artykuł
Support Vector Machine based Decoding Algorithm for BCH Codes, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2016, nr 2

Sudharsan, V. Yamuna, B.

2016, nr 2
artykuł
Design of a Superconducting Antenna Integrated with a Diplexer for Radio-Astronomy Applications, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2014, nr 3

Donelli, Massimo Febvre, Pascal

2014, nr 3
artykuł
Performance Comparison of Optimization Methods for Flat-Top Sector Beamforming in a Cellular Network, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 3

Roy, Jibendu Sekhar Nandi, Pampa

2022, nr 3
artykuł
2023, nr 4, JTIT-artykuły
2023, nr 4, JTIT-artykuły
Designing Smart Antennas Using Machine Learning Algorithms, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4

Samantaray, Barsa Das, Kunal Kumar Roy, Jibendu Sekhar

2023
artykuł
An Eclectic Approach to Network Service Failure Detection Based on Multicriteria Analysis with an Exampleof Mixing Probabilistic Context Free Grammar Models, Journal of Telekommunications and Information Technology, 2008, nr 4

Białoń, Paweł

2008, nr 4
artykuł
Application of Social Network Inferred Data to Churn Modeling in Telecoms, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2016, nr 2

Arabas, Piotr Gruszczyński, Witold

2016, nr 2
artykuł
Supervised Kernel Principal Component Analysis by Most Expressive Feature Reordering, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2015, nr 2

Ślot, Krzysztof Żurek, Dominik Duch, Piotr Adamiak, Krzysztof

2015, nr 2
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji