Municipal Creditworthiness Modelling by Kernel-Based Approaches with Supervised and Semi-supervised Learning
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F09%3A00009337" target="_blank" >RIV/00216275:25410/09:00009337 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Municipal Creditworthiness Modelling by Kernel-Based Approaches with Supervised and Semi-supervised Learning
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Municipal Creditworthiness Modelling by Kernel-Based Approaches with Supervised and Semi-supervised Learning
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AE - Řízení, správa a administrativa
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Engineering Applications of Neural Networks - EANN 2009: 11th International Conference on Engineering
ISBN
978-3-642-03968-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Dordrecht
Místo konání akce
London, UK
Datum konání akce
29. 8. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—