Stöd Vector Machines, SVMs, och den stora Marginal Nearest Grann algoritm, LMNN, är två mycket populära lärande algoritmer med helt olika lärande fördomar. I detta dokument för vi in dem i en enad syn och visar att de har en mycket starkare relation än vad man vanligen tror. Vi analyserar SVM:s ur ett metriska lärandeperspektiv och kastar dem som ett metriska inlärningsproblem, en vy som hjälper oss att avslöja relationen mellan de två algoritmerna. Vi visar att LMNN kan ses som att lära sig en uppsättning lokala SVM-liknande modeller i ett kvadratiskt utrymme. Längs vägen och inspirerad av den metrisk-baserade tolkningen av SVMs härleder vi en ny variant av SVM, -SVM, som LMNN är ännu mer lik. Vi ger en enhetlig bild av LMNN och de olika SVM-varianterna. Slutligen tillhandahåller vi några preliminära experiment på ett antal referensdataset som visar att -SVM jämför gynnsamt både med avseende på LMNN och SVM.
Gör et al. REF studerade SVM ur ett metriska lärandeperspektiv och presenterade en förbättrad variant av SVM-klassificering.
A metric learning perspective of SVM: on the relation of SVM and LMNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}