Publikace detail

Municipal Creditworthiness Modelling by Kernel-Based Approaches with Supervised and Semi-supervised Learning

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír

Rok: 2009

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Engineering Applications of Neural Networks - EANN 2009: 11th International Conference on Engineering

Název nakladatele: Springer

Místo vydání: Dordrecht

Strana od-do: 35-44

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování bonity obcí pomocí Kernel přístupů na bázi učení s učitelem a částečného učení s učitelem	Článek uvádí možnosti modelování pomocí kernel přístupů na komplexním problému, tj. klasifikaci bonity obcí. Model obsahuje předzpracování dat, označení vstupních vektorů a návrh různých support vector machines a kernel přístupů s částečným učením s učitelem.
eng	Municipal Creditworthiness Modelling by Kernel-Based Approaches with Supervised and Semi-supervised Learning	The paper presents the modelling possibilities of kernel-based approaches on a complex real-world problem, i.e. municipal creditworthiness classification. A model design includes data pre-processing, labelling of individual parameters' vectors using expert knowledge, and the design of various support vector machines with supervised learning and kernel-based approaches with semi-supervised learning.	Municipal creditworthiness;support vector machines;kernel;supervised learning;semi-supervised learning

Search