ABSTRACT Machine (TSVM) modell och jämför den med den traditionella induktiva SVM på ett nyckelproblem i Bioinfonnatics - promoter erkännande. Medan induktiva resonemang handlar om utvecklingen av en modell (en funktion) till ungefärlig data från hela pmhlem utrymme (induktion), och i följd använder denna modell för att förutsäga utdatavärden för en ny ingång vektor (avledning), i de transduktiva inferens system en modell utvecklas för varje ny ingång vektor baserat på några närmast den nya vektordata fmm en befintlig databas och denna modell används för att förutsäga endast utdata för denna vektor. TSVM överträffar ojämförligt de induktiva SVM-modeller som tillämpas på samma problem. Analys ges på fördelarna och nackdelarna med TSVM. Hybrid TSVM-utvecklande anslutningssystem diskuteras som riktlinjer för framtida forskning. De flesta av leaming modeller och system inom artificiell intelligens tillämpar induktiv inferens där en modell (en funktion) härleds från data och denna modell är fwther tillämpas på nya data. [Jag]. Detta är fallet när det gäller mjuk
REF Mer specifikt introducerar författarna en ny Transductive Support Vector Machine (TSVM), som utvecklar en modell för varje ny indatavektor, baserad på specifika träningsexempel och sedan använder modellen för att förutsäga utdata endast för den specifika indatavektorn.
Transductive support vector machines and applications in bioinformatics for promoter recognition
{'venue': 'International Conference on Neural Networks and Signal Processing, 2003. Proceedings of the 2003', 'journal': 'International Conference on Neural Networks and Signal Processing, 2003. Proceedings of the 2003', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}