Pattern classification of time-series signals using Fisher kernels and support vector machines
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to assess the performance and capability of a kernel-based machine learning method for time-series signal classification. Applying various stages of dimension transformation, training, testing and cross-validation, we attempt to perform a binary classification using the time-series signals from each category. This study has been applied to two domains: Financial and Biomedical. The financial domain study involves identifying the possibility of collapse or survival of a company trading in the stock market. For assessing the fate of each company, we collect its real stock market data, which is basically a financial time-series composed of weekly closing stock prices in a common time-series interval. This study has been applied to various economic sectors such as Pharmaceuticals and Biotechnology, Automobiles, Oil & Gas, Water Supply etc. The data has been collected using Thomson’s Datastream software. In the biomedical study we are dealing with knee signals collected using the Vibration arthrometry technique. This study involves using the severity of cartilage degeneration for assessing the possibility omachinf a subject getting affected by Osteoarthritis or undergoing knee replacement surgery at a later stage. This non-invasive diagnostic method can also prove be an alternative to various invasive procedures used for detecting osteoarthritis. For this analysis we have used the vibroarthro-signals for about 38 abnormal and 51 normal knee joint case studies. In both studies we apply Fisher Kernels incorporated with Gaussian Mixture Model (GMM) for dimension transformation into feature space created as a three-dimensional plot for visualization. The transformed data is then trained and tested using support vector machines for performing binary classification. From our experiments we observe that our method fits really well for both the studies with the classification error rate between 10% to 15%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».