Abstract-I detta dokument, en sparsam inlärningsalgoritm, probabilistic klassificering vektor maskiner (PCVMs), föreslås. Vi analyserar relevanta vektormaskiner (RVM) för klassificeringsproblem och observerar att antagandet av samma tidigare för olika klasser kan leda till instabila lösningar. För att ta itu med detta problem, en signerad och trunkerad Gaussian föregående antas över varje vikt i PCVMs, där tecknet på tidigare bestäms av klassens etikett, dvs. +1 eller 1. Den trunkerade Gaussian tidigare inte bara begränsar tecken på vikter utan också leder till en gles uppskattning av viktvektorer, och därmed kontrollerar komplexiteten i modellen. I PCVMs kan kärnparametrarna optimeras samtidigt inom träningsalgoritmen. PCVM:s prestanda utvärderas i stor utsträckning på fyra syntetiska datamängder och 13 referensdatamängder med hjälp av tre prestandamått, felfrekvens (ERR), area under kurvan för mottagarens operativa egenskap (AUC) och rotmedelvärdet för kvadratfel (RMSE). Vi jämför PCVM med soft-marginalstöd vektor maskiner (SVM Soft ), hård-marginal stöd vektor maskiner (SVM Hard ), SVM med kärnparametrar optimerade av PCVM (SVM PCVM ), relevans vektor maskiner (RVM) och några andra baslinje klassificerare. Genom fem repliker av tvåfaldig korsvalideringstest, dvs. 5 2 korsvalideringstest, över enstaka datamängder och Friedman test med motsvarande post-hoc test för att jämföra dessa algoritmer över flera datamängder, märker vi att PCVMs överträffar andra algoritmer, inklusive SVM Soft, SVM Hard, RVM och SVM PCVM, på de flesta av datamängderna under de tre mätvärdena, särskilt under AUC. Våra resultat visar också att prestandan hos SVM PCVM är något bättre än SVM Soft, vilket innebär att parameteroptimering algoritm i PCVMs är bättre än korsvalidering i termer av prestanda och beräknings komplexitet. I detta dokument diskuterar vi också överlägsenheten av PCVMs formulering med hjälp av maximal en posteriori (MAP) analys och marginalanalys, som förklarar den empiriska framgången för PCVMs.
Probabilistiska klassificering vektor maskiner (PCVMs) REF ändra RVM genom att införa en signerad och trunkerad Gaussian före varje vikt, där tecknet på föregående bestäms av klassens etikett.
Probabilistic Classification Vector Machines
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}