I stället för en standardstödvektormaskin (SVM) som klassificerar punkter genom att tilldela dem till en av två separata halvrymder klassificeras punkterna genom att tilldela dem till närmaste av två parallella plan (i ingångs- eller funktionsutrymme) som skjuts isär så långt som möjligt. Denna formulering, som också kan tolkas som regulariserade minst kvadrater och betraktas i den mycket mer allmänna kontexten av regulariserade nätverk [8, 9], leder till en extremt snabb och enkel algoritm för att generera en linjär eller icke-linjär klassificerare som bara kräver lösningen av ett enda system av linjära ekvationer. Standarden SVM löser däremot ett kvadratiskt eller ett linjärt program som kräver betydligt längre beräkningstid. Beräkningsresultat på allmänt tillgängliga datauppsättningar tyder på att den föreslagna proximala SVM-klassificeringen har en motsvarande testuppsättning som standardklassificeringen av SVM, men med betydligt snabbare beräkningstid som kan vara en storleksordning snabbare. Den linjära proximala SVM kan enkelt hantera stora datauppsättningar enligt klassificeringen av en 2 miljoner punkt 10-attribut på 20,8 sekunder. Alla beräkningsresultat baseras på 6 rader MATLAB-kod. Stödvektormaskiner, linjära equa- Standard-stödvektormaskiner (SVM) [36, 6, 3, 5, 20], som är kraftfulla verktyg för dataklassificering, klassificera punkter genom att tilldela dem till en av två separata halvrymder. Dessa halvrymder är antingen i det ursprungliga inmatningsutrymmet för problemet för linjära klassificeringar, eller i en högre dimensionell funktionsutrymme för icke-linjära klassificeringar [36, 6, 20]. Sådana standard SVM kräver lösningen av antingen ett kvadratiskt eller ett linjärt program som kräver specialiserade koder såsom [7]. I kontrast föreslår vi här en proximal SVM (PSVM) som Tillstånd att göra digitala o1 papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller diskuteras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och lmll citering på första sidan. Att kopiera annat, att återpublicera, att posta på serve~, s eller att omfördela till listor, kräver tidigare specifikt tillstånd och / eller en avgift. KDD 01 San Francisco CA USA Copyright ACM 2001 1-58113-391-x/01/08...$5.00 klassificerar poäng beroende på närheten till ett av två parallella plan som trycks så långt ifrån varandra som möjligt. I själva verket har vår geometriskt motiverade proximal formulering beaktats i det mycket mer allmänna sammanhanget av legalisering nätverk [8, 9]. Dessa resultat, som ger en omfattande teoretisk och statistisk motivering för det proximala tillvägagångssättet, innehåller inte det omfattande beräkningsgenomförandet och de resultat som ges här. Dessutom leder vår specifika formulering till en starkt konvex objektiv funktion som inte alltid är fallet i [8, 9]. Stark konvexitet spelar en nyckelroll i den enkla proximal kod som ges här samt de mycket snabba beräkningstider som erhålls. För att erhålla en linjär eller icke-linjär PSVM-klassificering krävs inget mer sofistikerat än att lösa ett enda system med linjära ekvationer. Effektiva och snabba linjära ekvationslösare är fritt tillgängliga [1] eller ingår i vanliga kommersiella paket som, och kan lösa stora system mycket snabbt. Vi sammanfattar kortfattat innehållet i tidningen nu. I Avsnitt 2 introducerar vi den proximala linjära stödvektorn, ger den linjära proximala algoritmen 2.1 och ett uttryckligt uttryck för leave-one-out-korrekta i termer av problemdata (16). I Avsnitt 3 introducerar vi den proximala kärnbaserade ickelinjära stödvektormaskinen, motsvarande ickelinjära klassiator (28) och den ickelinjära Proximala algoritmen 3.1. Avsnitt 3 innehåller många numeriska testresultat för både linjära och ickelinjära klassificeringar baserade på en extremt enkel MATLAB [26] kod på 6 linjer för både linjära och ickelinjära PSVM. Resultaten överträffar alla andra Mgoritmer jämfört med i hastighet och ger mycket jämförbar testuppsättning korrekthet.
För att övervinna detta föreslog Mangasarian och Wild REF en mycket snabbare och enklare version av standard SVM, den proximala SVM (PSVM).
Proximal support vector machine classifiers
{'venue': "KDD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}