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Research data from University of Maryland at Baltimore update understanding of machine learning - support vector machines

机译:来自马里兰大学巴尔的摩分校的研究数据更新了对机器学习的理解-支持向量机

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摘要

A report, 'Efficient support vector machine method for survival prediction with SEER data,' is newlynpublished data in Advances In Experimental Medicine and Biology. According to recent research from thenUnited States, "Support vector machine (SVM) is a popular method for classification, but there are fewnmethods that utilize SVM for survival analysis in the literature because of the computational complexity.nIn this paper, we develop a novel [Formula: see text] penalized SVM method for mining right-censorednsurvival data ([Formula: see text] SVMSURV)."
机译:最近发表的《实验医学和生物学进展》中的报告“使用SEER数据进行生存预测的有效支持向量机方法”。根据当时美国的最新研究,“支持向量机(SVM)是一种流行的分类方法,但是由于计算复杂性,在文献中很少有将SVM用于生存分析的方法。在本文中,我们开发了一种新颖的[公式:请参见文本]用于挖掘右删失生存数据的惩罚SVM方法([公式:请参见文本] SVMSURV)。”

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