Support-vektornätverket är en ny inlärningsmaskin för tvågruppers klassificeringsproblem. Maskinen implementerar konceptuellt följande idé: Inmatningsvektorer är icke-linjärt kartlagda till ett mycket högdimensionellt utrymme. I detta utrymme konstrueras en linjär beslutsyta. Särskilda egenskaper hos beslutsytan säkerställer hög generalisering förmåga för inlärningsmaskinen. Idén bakom support-vektornätverket har tidigare implementerats för det begränsade fallet där utbildningsdata kan separeras utan fel. Vi här utvidgar detta resultat till icke-skiljbara träningsdata. Hög generalisering förmåga stöd-vektor nätverk som använder polynom input transformationer visas. Vi jämför också prestandan hos support-vektornätverket med olika klassiska inlärningsalgoritmer som alla deltog i en referensstudie av optisk karaktärsigenkänning.
Cortes och Al. REF utvidgar resultatet till att omfatta icke-separata utbildningsdata.
Support-Vector Networks
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}