Under de senaste åren, på grund av den växande förekomsten av omärkta data, har stora ansträngningar gjorts av maskininlärning gemenskapen för att utveckla bättre förståelse och förbättra kvaliteten på klassificerare som utnyttjar omärkta data. Laplacian Support Vector Machines (LapSVMs) har visat den senaste teknikens prestanda i semiövervakad klassificering. I detta dokument presenterar vi två strategier för att lösa det primära LapSVM-problemet, för att övervinna vissa frågor i den ursprungliga dubbla formuleringen. Medan träning en LapSVM i dual kräver två steg, med hjälp av den ursprungliga formen kan vi kollapsa utbildning till ett enda steg. Dessutom minskas den beräkningsmässiga komplexiteten hos träningsalgoritmen från O(n 3 ) till O(n 2 ) med hjälp av förkonjugerad konjugatgradient, där n är det kombinerade antalet märkta och omärkta exempel. Vi påskyndar utbildningen genom att använda en strategi för tidigt stopp baserat på förutsägelsen om omärkta data eller, om det finns, på märkta valideringsexempel. Detta gör det möjligt för algoritmen att snabbt beräkna ungefärliga lösningar med ungefär samma klassificeringsnoggrannhet som de optimala, vilket avsevärt minskar träningstiden. På grund av dess enkelhet, kan träning LapSVM i primal vara utgångspunkten för ytterligare förbättringar av den ursprungliga LapSVM formulering, såsom de för att hantera stora datauppsättningar. Vi presenterar en omfattande experimentell utvärdering av verkliga data som visar fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet.
Optimeringsproblemet i REF är dock verkligen löst i det första dubbla skiktet snarare än i den ursprungliga formen.
Laplacian Support Vector Machines Trained in the Primal
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}