Låt X vara en datamatris av rank ρ, som representerar n punkter i d-dimensionellt utrymme. Den linjära vektormaskinen konstruerar en hyperplanseparator som maximerar den 1 norm mjuka marginalen. Vi utvecklar en ny oöverträffad dimensionsreduktionsteknik som är precomputerad och kan appliceras på alla indatamatris X. Vi bevisar att, med hög sannolikhet, marginalen och minsta omslutningskulan i funktionsutrymmet bevaras inom -relativt fel, vilket säkerställer jämförbar generalisering som i det ursprungliga utrymmet. Vi presenterar omfattande experiment med verkliga och syntetiska data för att stödja vår teori.
Paul och Al. REF fokuserade på SVM och visade att marginalen och minsta omslutningskula i det reducerade funktionsutrymmet bevaras inom en liten relativ fel under förutsättning att datamatrisen X  på R n×d är av låg rank.
Random Projections for Support Vector Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}