Vi anser att Regularized support vektor maskiner (SVMs) och visar att de är exakt likvärdiga med en ny robust optimering formulering. Vi visar att denna ekvivalens av robust optimering och legalisering har konsekvenser för både algoritmer och analys. När det gäller algoritmer föreslår likvärdigheten mer allmänna SVM-liknande algoritmer för klassificering som uttryckligen bygger på bullerskydd och samtidigt kontrollerar övermontering. På analysfronten, ekvivalensen av robusthet och legalisering, ger en robust optimering tolkning för framgången av regulariserade SVMs. Vi använder denna nya robusthet tolkning av SVMs för att ge ett nytt bevis på konsekvens (kernelized) SVMs, vilket etablerar robusthet som anledningen regulariserade SVMs generalisera väl.
REF visar att den regulariserade stödvektormaskinen (SVM) kan tolkas genom robust optimering.
Robustness and Regularization of Support Vector Machines
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, vol 10, 1485-1510, year 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}