Denna artikel presenterar en Support Vector Machine (SVM) som lärsystem för att hantera multi-label problem. Sådana problem är vanligtvis sönderdelade i många två-klass problem, men den uttryckskraft av ett sådant system kan vara svag [5, 7]. Vi utforskar ett nytt direkt tillvägagångssätt. Det bygger på ett stort marginalrankingssystem som delar en hel del gemensamma fastigheter med SVMs. Vi testade det på en Jästgen funktionell klassificering problem med positiva resultat.
REF antog en Support Vector Machine (SVM) som lärsystem för att hantera multi-label problem.
A kernel method for multi-labelled classification
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}