About: Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Spojování klasifikátorů je metoda pro zlepšení kvality klasifikace - místo používání jednoho klasifikátoru je vytvořen tým klasifikátorů a výstupy jednotlivých klasifikátorů jsou poté agregovány pro získání finální predikce. Většina metod pro agregaci klasifikátorů je statická, tj. agregace se nepřizpůsobuje konkrétním klasifikovaným vzorům. V tomto článku popíšeme dynamické systémy klasifikátorů, které používají koncept dynamické konfidence klasifikace, aby se přizpůsobily konkrétnímu vzoru. Výsledky experimentů na 4 umělých a 4 reálných datových množinách ukazují, že dynamické systémy mohou dosahovat signifikantně lepších výsledků než statické systémy. (cs)
  • Classifier aggregation is a method for improving quality of classification -- instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. Common methods for classifier aggregation are static, i.e., they do not adapt to the currently classified pattern. In this paper, we introduce a formalism of dynamic classifier systems, which use the concept of dynamic classification confidence to dynamically adapt to the currently classified pattern. Results of experiments with quadratic discriminant classifiers on four artificial and four real-world benchmark datasets show that dynamic classifier systems can significantly outperform static classifier systems.
  • Classifier aggregation is a method for improving quality of classification -- instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. Common methods for classifier aggregation are static, i.e., they do not adapt to the currently classified pattern. In this paper, we introduce a formalism of dynamic classifier systems, which use the concept of dynamic classification confidence to dynamically adapt to the currently classified pattern. Results of experiments with quadratic discriminant classifiers on four artificial and four real-world benchmark datasets show that dynamic classifier systems can significantly outperform static classifier systems. (en)
Title
  • Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation
  • Porovnání statické a dynamické agregace klasifikátorů (cs)
  • Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation (en)
skos:prefLabel
  • Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation
  • Porovnání statické a dynamické agregace klasifikátorů (cs)
  • Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation (en)
skos:notation
  • RIV/68407700:21340/08:04150956!RIV09-MSM-21340___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM6840770039)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 397265
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/68407700:21340/08:04150956
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • classification confidence; classifier aggregation; classifier combining; ensemble methods (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [368BF4B1C6E7]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Praha
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Praha
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Doktorandské dny 2008
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Štefka, David
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Česká technika - nakladatelství ČVUT
https://schema.org/isbn
  • 978-80-01-04195-6
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 21340
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 47 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software