Abstract-Minimax sannolikhetsmaskin (MPM) är en intressant discriminativ klassificering baserad på generativ förkunskap. Den kan direkt uppskatta den probabilistiska noggrannhet som binds genom att minimera den maximala sannolikheten för felklassificering. Den strukturella informationen om data är ett effektivt sätt att representera förkunskaper, och har visat sig vara avgörande för att utforma klassificeringar i verkliga problem. MPM beaktar dock endast den tidigare sannolikhetsfördelningen för varje klass med en given medel- och kovariansmatris, som inte effektivt utnyttjar den strukturella informationen om data. I detta papper använder vi två finita blandningsmodeller för att fånga den strukturella informationen av data från binär klassificering. För varje subdistribution i en finit blandningsmodell antas endast dess medel- och kovariansmatris vara känd. Baserat på de finita blandningsmodellerna föreslår vi en strukturell MPM (SMPM). SMPM kan lösas effektivt genom en sekvens av andra ordningens konprogrammeringsproblem. Dessutom utökar vi en linjär modell av SMMPM till en icke-linjär modell genom att utnyttja kärnteknik. Vi visar också att SMPM kan tolkas som en stor marginalklassificerare och kan omvandlas för att stödja vektormaskin och maxi-min marginalmaskin under vissa speciella förhållanden. Experimentella resultat på både syntetiska och verkliga datamängder visar hur effektivt SMPM är. Index Terms-Bayes lärande, finita blandningsmodeller, kärnmetoder, andra ordningens kon programmering (SOCP), strukturellt lärande.
Gu m.fl. I REF föreslogs en strukturell minimax sannolikhetsmaskin för att konstruera en marginalklassificerare.
Structural Minimax Probability Machine
{'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']}