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2008年5月20日 (火)

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。


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» 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]

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