Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions
Improving support vector machine classifiers by mo...[Neural Netw. 1999] - PubMed Result
kernel SVMにおいて、境界付近のマージンを稼ぐために、境界付近においてのみカーネル関数のパラメータ（例えばガウスカーネルのスケールパラメータ）を自動的に変更する。
一回均一なパラメータでSVMを動かして境界を定めると、境界付近のデータをSupport Vectorとして抽出できる。そのSupport Vector付近でカーネル関数のパラメータを変更し、マージンを稼ぐ。特徴空間における距離をデータ空間で測るための工夫と、パラメータの修正量の目処のつけ方の指針が書かれている。
« 出版の勧誘メールが | トップページ | Compressed sensingのポータル »
「kernel」カテゴリの記事
「SVM」カテゴリの記事
トラックバック
この記事へのトラックバック一覧です： Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions:
» Comparison between Constrained Mutual Subspace Method and Orthogonal Mutual Subspace Method [hon-dani]
論文のpdf ファイルはここ。 部分空間どうしの正準角を大きくするための方法に相 [続きを読む]
コメント