کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
478690 | 1446126 | 2010 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning the optimal kernel for Fisher discriminant analysis via second order cone programming
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Second order cone programming - برنامه دوم مخروط سفارشSemidefinite programming - برنامه نویسی نیمه تمامConvex optimization - بهینه سازی محدبKernel optimization - بهینه سازی هستهFisher discriminant analysis - تجزیه و تحلیل محرمانه فیشرKernel methods - روش های هسته ایSupport vector machines - ماشین بردار پشتیبانیMachine learning - یادگیری ماشین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Learning the optimal kernel for Fisher discriminant analysis via second order cone programming Learning the optimal kernel for Fisher discriminant analysis via second order cone programming](/preview/png/478690.png)
چکیده انگلیسی
Kernel Fisher discriminant analysis (KFDA) is a popular classification technique which requires the user to predefine an appropriate kernel. Since the performance of KFDA depends on the choice of the kernel, the problem of kernel selection becomes very important. In this paper we treat the kernel selection problem as an optimization problem over the convex set of finitely many basic kernels, and formulate it as a second order cone programming (SOCP) problem. This formulation seems to be promising because the resulting SOCP can be efficiently solved by employing interior point methods. The efficacy of the optimal kernel, selected from a given convex set of basic kernels, is demonstrated on UCI machine learning benchmark datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 203, Issue 3, 16 June 2010, Pages 692–697
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 203, Issue 3, 16 June 2010, Pages 692–697
نویسندگان
Reshma Khemchandani, Jayadeva, Suresh Chandra,