I detta dokument tar vi upp problemet med att kombinera linjära vektormaskiner (SVM) för klassificering av storskaliga icke-linjära datauppsättningar. Motiveringen är att utnyttja både effektiviteten hos linjära SVM (LSVM) i lärande och förutsägelse och kraften hos icke-linjära SVM i klassificering. I detta syfte utvecklar vi en LSVM blandningsmodell som utnyttjar en splitter-ochconquer-strategi genom att dela upp funktionen utrymme i subregioner av linjärt separerade datapunkter och lära sig en LSVM för var och en av dessa regioner. Vi gör detta implicit genom att härleda en generativ modell över gemensamma data och märkning distributioner. Följaktligen kan vi införa priors på blandningskoefficienterna och göra implicita modellval på ett top-down sätt under parameteruppskattningsprocessen. Detta garanterar att den lärda modellen är sparsam. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan uppnå effektiviteten hos LSVM i förutsägelsefasen samtidigt som den ger en klassificeringsprestanda som är jämförbar med icke-linjära SVM.
Fu m.fl. REF diskuterade ett problem med att kombinera linjära SVM:er för att klassificera icke-linjära datamängder och hävdade experimentella resultat som visar att deras metod kan uppnå effektiviteten hos LSVM:er i prognosfasen samtidigt som den ger en klassificeringsprestanda som är jämförbar med icke-linjära SVM:er.
Mixing Linear SVMs for Nonlinear Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}