サポートベクターマシンと多目的計画法
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概要
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サポートベクターマシンは近年,パターン分類問題で注目されている手法の1つである.一般的には2次計画問題で定式化されるが,距離関数を変えることで線形計画問題として定式化することができる.こうすることで計算時間を短縮することができる.ところで,SVMには完全分離を要求するハードマージン法があるが,場合によっては過学習になることがある.この問題を回避するため,誤判別データを多少許容するようなソフトマージン法が導入される.しかし,ソフトマージン法ではペナルティパラメータの選定が難しく,また重要なデータを見落とす可能性もある.本論文では,こうしたハードマージン法,ソフトマージン法のかかえる問題を回避する方法として,多目的線形計画問題を用いたSVMの導入を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-07-19
著者
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