サポートベクターマシン（SVM）は、分類の問題を解決するために開発された強力な教師あり学習ツールです。ただし、SVMは、不均衡なデータの分類でパフォーマンスが低下する可能性があります。ラフ集合論は、デ

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/25 11:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703117644065155682/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.01198v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.01198v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2105.01198v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">不均衡なデータ分類のためのファジィラフ集合理論を備えた加重最小二乗ツインサポートベクターマシン</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/SVM">SVM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">サポートベクターマシン（SVM）は、分類の問題を解決するために開発された強力な教師あり学習ツールです。ただし、SVMは、不均衡なデータの分類でパフォーマンスが低下する可能性があります。ラフ集合論は、デ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210525#bookmark-4703117644065155682"><span class="datetime-body">2021/05/25 11:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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