多类SVM的Universum学习
机器学习
2016-09-30 v1
摘要
我们将Universum学习引入多类问题，并提出一种新颖的多类universum SVM（MU-SVM）公式。我们还提出了MU-SVM的一个间隔界，可用于模型选择，从而避免重采样。实证结果证明了MU-SVM及所提出界值的有效性。
关键词
引用
@article{arxiv.1609.09162,
title = {Universum Learning for Multiclass SVM},
author = {Sauptik Dhar and Naveen Ramakrishnan and Vladimir Cherkassky and Mohak Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.09162},
year = {2016}
}
备注
14 pages, 12 figures