کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6941380 | 870256 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Balanced Relative Margin Machine - The missing piece between FDA and SVM classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
In this theoretical work we approach the class of relative margin classification algorithms from the mathematical programming perspective. In particular, we propose a Balanced Relative Margin Machine (BRMM) and then extend it by a 1-norm regularization. We show that this new classifier concept connects Support Vector Machines (SVM) with Fisher's Discriminant Analysis (FDA) by the insertion of a range parameter. It is also strongly connected to the Support Vector Regression. Using this BRMM it is now possible to optimize the classifier type instead of choosing it beforehand. We verify our findings empirically by means of simulated and benchmark data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 41, 1 May 2014, Pages 43-52
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 41, 1 May 2014, Pages 43-52
نویسندگان
M.M. Krell, D. Feess, S. Straube,