Abstrakt. Inkorporering av förkunskaper i inlärningsprocessen kan avsevärt förbättra noggrannheten i låg urvalsklassificeringen. Vi visar hur man introducerar förkunskaper i linjära stödvektormaskiner i form av begränsningar i det normalas rotation till det separerande hyperplanet. Sådan kunskap uppstår ofta naturligt, t.ex. som hämmande och excitatorisk påverkan av indatavariabler. Vi visar att den generella förmågan hos rotationsanpassade klassifiatorer förbättras genom att analysera deras VC- och fettförstörande dimensioner. Det är intressant att notera att analysen visar att ramen för klassificering med stor marginal motiverar användningen av starkare förkunskaper än den traditionella ramen för VC. Empiriska experiment med textkategorisering och politisk partitillhörighetsförutsägelse bekräftar nyttan av roterande förkunskaper.
REF undersöker effekterna av rotationsbegränsningar på det separerande hyperplanets normala funktion.
Rotational prior knowledge for SVMs
{'venue': 'In Proceedings of the Sixteenth European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}