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2008 | OriginalPaper | Chapter

A Class of Novel Kernel Functions

Authors : Xinfei Liao, Limin Tao

Published in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2008

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper proposes a kind of novel kernel functions obtained from the reproducing kernels of Hilbert spaces associated with special inner product. SVM with the proposed kernel functions only need less support vectors to construct two-class hyperplane than the SVM with Gaussian kernel functions, so the proposed kernel functions have the better generalization. Finally, SVM with reproducing and Gaussian kernels are respectively applied to two benchmark examples: the well-known Wisconsin breast cancer data and artificial dataset.

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Metadata
Title
A Class of Novel Kernel Functions
Authors
Xinfei Liao
Limin Tao
Copyright Year
2008
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-88906-9_24

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