Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: Effectiveness of active forgetting in machine learning applied to financial problems, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2002, nr 3

Autor:

Yoshii, Kengo ; Nakayama, Hirotaka

Data wydania:

2002, nr 3

Typ zasobu:

artykuł

Opis:

One of main features in financial investment problems is that the situation changes very often over time. Under this circumstance, in particular, it has been observed that additional learning plays an effective role. However, since the rule for classification becomes more and more complex with only additional learning, some appropriate forgetting is also necessary. It seems natural that many data are forgotten as the time elapses. On the other hand, it is expected more effective to forget unnecessary data actively. In this paper, several methods for active forgetting are suggested. The effectiveness of active forgetting is shown by examples in stock portfolio problems.

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy, Warszawa

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

oai:bc.itl.waw.pl:666 ; ISSN 1509-4553, on-line: ISSN 1899-8852

DOI:

10.26636/jtit.2002.3.137

ISSN:

1509-4553

eISSN:

1899-8852

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

forgetting additional learning potential method pattern classification

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

25 lut 2026

Data dodania obiektu:

13 kwi 2010

Liczba wyświetleń treści obiektu:

231

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://ribes-54.man.poznan.pl/publication/740

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Nakayama, Hirotaka; Yoshii, Kengo, Effectiveness of active forgetting in machine learning applied to financial problems, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2002, nr 3 25 lut 2026

Obiekty Podobne
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