A statistical analysis of soft-margin support vector machines for non-separable problems

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概要

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• 線形分離不能な問題に対するSVMの統計的性質を解析する.ハードマージンSVMは線形分離不能な問題に対して解けない。ソフトマージンを導入することによって解ける様になる問題もあるが、問題数が増えた時に同様の問題が生じる。この時、制約を緩める手段が取られているが、本研究では簡単な問題を設定し、理論的に制約をコントロールする為、サポートベクターの確率分布を導出し、SVMが失敗する確率を計算する。理論の正当性を確かめるため、様々なノイズ、制約に対し計算機実験を行う。

• 2012-01-19

著者

• Funaya Hiroyuki

  Nara Institute Of Science And Technology Ikoma

• IKEDA Kazushi

  Nara Institute of Science and Technology Ikoma

• Ikeda K

  Nara Institute Of Science And Technology Ikoma

• IKEDA Kazushi

  Nara Institute of Science and Technology

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