Abstract-The mot-stöd vektor klassificering har fördelen av att använda en legalisering parameter mot för att kontrollera antalet stöd vektorer och marginalfel. Nyligen, en regularization path algoritm för vs-stöd vektor klassificering (ν-SvcPath) lider undantag och singulariteter i vissa speciella fall. I denna sammanfattning presenterar vi först en ny ekvivalent dubbel formulering för vs-SVC och föreslår sedan en robust vs-SvcPath, baserad på nedre övre nedbrytning med partiell pivoting. Teoretisk analys och experimentella resultat verifierar att vår föreslagna robusta regulariseringsväg algoritm kan undvika undantag helt, hantera singulariteterna i nyckelmatrisen, och passa hela lösningen vägen i ett begränsat antal steg. Experimentella resultat visar också att vår föreslagna algoritm passar hela lösningsbanan med färre steg och mindre körtid än original.
Gu och Sheng REF föreslog en legaliseringsväg algoritm för vs-stöd vektor klassificering.
A Robust Regularization Path Algorithm for $\nu $ -Support Vector Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}