Abstract-Support vektor ordinal regression (SVOR) är en populär metod för att hantera ordinala regressionsproblem. Hittills har dock inga effektiva algoritmer föreslagits för att ta itu med inkrementellt SVOR lärande på grund av de komplicerade formuleringarna av SVOR. Nyligen föreslogs en intressant exakt on-line algoritm för utbildning mot stöd vektor klassificering (V-SVC), som kan hantera en kvadratisk formulering med ett par jämlikhet begränsningar. I detta dokument presenterar vi först en modifierad SVOR-formulering baserad på en summeringsstrategi. Formuleringen har flera begränsningar, och varje begränsning inkluderar en blandning av en jämställdhet och en ojämlikhet. Sedan utökar vi den exakta on-line vs-SVC algoritmen till den modifierade formuleringen, och föreslår en effektiv inkrementell SVOR algoritm. Algoritmen kan hantera en kvadratisk formulering med flera begränsningar, där varje begränsning består av en jämlikhet och en ojämlikhet. Ännu viktigare är att man tar itu med konflikterna mellan jämlikhet och ojämlikhet. Vi tillhandahåller även den finita konvergensanalysen för algoritmen. Numeriska experiment på flera riktmärken och verkliga data uppsättningar visar att den inkrementella algoritmen kan konvergera till den optimala lösningen i ett begränsat antal steg, och är snabbare än den befintliga batch och inkrementella SVOR algoritmer. Samtidigt har den modifierade formuleringen bättre noggrannhet än den befintliga inkrementella SVOR algoritm, och är lika exakt som summan av marginaler baserad formulering av Shashua och Levin. Index Terms-Inkrementell inlärning, online-inlärning, ordinal regression (OR), stöd vektor maskin (SVM). För att göra noterna lättare att följa ger vi en sammanfattning av noterna i följande lista.
Gu m.fl. I REF föreslogs en effektiv inkrementell stödvektor ellerdinal regressionsformulering baserad på en summeringsstrategi.
Incremental Support Vector Learning for Ordinal Regression
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}