Abstrakt. Nya resultat i teoretisk maskininlärning verkar tyda på att fina egenskaper marginalfördelning över ett träningsset visar sig i en bra prestanda av en classifier. Samma princip har redan använts i SVM och andra kärnbaserade metoder som de tillhörande optimeringsproblemen försöker maximera det minsta av dessa marginaler. I detta dokument föreslår vi en kärnbaserad metod för direkt optimering av marginalfördelningen (KM-OMD). Metoden är motiverad och analyseras ur ett spelteoretiskt perspektiv. Därefter föreslås en ganska effektiv optimeringsalgoritm. Experimentella resultat över ett standardriktmärke på 13 datauppsättningar har tydligt visat de senaste resultaten.
Aiolli m.fl. REF föreslog en Kernelmetod för direkt optimering av Marginaldistributionen (KM-OMD) ur ett spelteoretiskt perspektiv.
A Kernel Method for the Optimization of the Margin Distribution
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}