Abstrakt. Med tanke på en datauppsättning, av vilken varje element märkt med en av k etiketter, konstruerar vi av en mycket snabb algoritm, en k-kategori proximal stöd vektor maskin (PSVM) klassificerare. Proximala vektormaskiner och relaterade tillvägagångssätt (Fung & Mangasarian, 2001; kan tolkas som regression av åsen tillämpas på klassificeringsproblem (Evgeniou, Pontil, & Poggio, 2000). Omfattande beräkningsresultat har visat PSVM:s effektivitet vid klassificeringsproblem i två klasser där separationsplanet är konstruerat i tid som kan vara så lite som två storleksordningar kortare än konventionella vektormaskiner. När PSVM tillämpas på problem med mer än två klasser är den välkända en-från-rest-metoden ett naturligt val för att dra nytta av dess snabba prestanda. Det finns dock en nackdel i samband med denna en-från-rest-strategi. De tvåklassiga problem som blir följden är ofta mycket obalanserade, vilket i vissa fall leder till dåliga resultat. Vi föreslår att k-klasserna balanseras och att en ny Newton-förfining ändras till PSVM för att ta itu med detta problem. Beräkningsresultat tyder på att dessa två ändringar bevarar hastigheten på PSVM, samtidigt som de ofta leder till betydande testuppställningsförbättringar jämfört med en vanlig PSVM-applikation en-från-resten. Den modifierade metoden är betydligt snabbare än andra en-från-rest-metoder som använder konventionella SVM-formuleringar, samtidigt som den ger jämförbar testuppsättning korrekthet.
En annan intressant kärnmodifieringsteknik är K-kategorins proximala vektormaskin (PSVM) REF som föreslås av Fung och Mangasarian.
Multicategory Proximal Support Vector Machine Classifiers
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}