Nyligen arbete i metrisk inlärning har avsevärt förbättrat state-of-the-art i k-neerest granne klassificering. Stöd vektormaskiner (SVM), särskilt med RBF-kärnor, är bland de mest populära klassificeringsalgoritmer som använder avståndsmått för att jämföra exempel. Denna uppsats ger en empirisk analys av effekten av tre av de mest populära Mahalanobis metriska inlärningsalgoritmer som förbehandling för SVM utbildning. Vi visar att ingen av dessa algoritmer genererar mätvärden som leder till särskilt tillfredsställande förbättringar för SVM-RBF-klassificering. Som ett botemedel introducerar vi stöd vektor metrisk inlärning (SVML), en ny algoritm som sömlöst kombinerar lärande av en Mahalanobis metrisk med utbildning av RBF-SVM parametrar. Vi demonstrerar SVML:s kapacitet på nio uppsättningar referensdata av varierande storlek och svårigheter. I vår studie överträffar SVML alla alternativa toppmoderna metriska inlärningsalgoritmer i fråga om noggrannhet och etablerar sig som ett allvarligt alternativ till standard Euclidean metrisk med modellval genom korsvalidering.
Support Vector Metric Learning (SVML) REF skiljer sig från detta tvåstegsprogram genom att det lär sig ett Mahalanobis-mått för att minimera valideringsfelet för SVM-förutsägelsen samtidigt som SVM utbildas.
Distance Metric Learning for Kernel Machines Distance Metric Learning for Kernel Machines