多类 Universum SVM
机器学习
2018-08-27 v1 机器学习
摘要
我们为多类问题引入 Universum 学习，并提出一种多类 universum SVM（MU-SVM）的新公式。我们还提出一种用于模型选择的解析 span 界，其计算时间比标准重采样技术快近 2-4 倍。我们在多个真实世界数据集上实证展示了所提 MUSVM 公式的有效性，与多类 SVM 相比测试准确率提升超过 20%。
关键词
引用
@article{arxiv.1808.08111,
title = {Multiclass Universum SVM},
author = {Sauptik Dhar and Vladimir Cherkassky and Mohak Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08111},
year = {2018}
}
备注
33 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1609.09162