本文關(guān)鍵詞：代價敏感大間隔分布學(xué)習(xí)機，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)實生活中的很多應(yīng)用里,對不同類別的樣本錯誤地分類往往會造成不同程度的損失,這些損失可以用非均衡代價來刻畫.代價敏感學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是最小化總體代價.提出了一種新的代價敏感分類方法——代價敏感大間隔分布學(xué)習(xí)機(cost-sensitive large margin distribution machine,CS-LDM).與傳統(tǒng)的大間隔學(xué)習(xí)方法試圖最大化“最小間隔”不同,CS-LDM在最小化總體代價的同時致力于對“間隔分布”進行優(yōu)化,并通過對偶坐標(biāo)下降方法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以有效地進行代價敏感學(xué)習(xí).實驗結(jié)果表明,CS-LDM的性能顯著優(yōu)于代價敏感支持向量機CS-SVM,平均總體代價下降了24%.
【作者單位】： 計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室(南京大學(xué));軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心(南京大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 代價敏感學(xué)習(xí) 間隔分布 支持向量機 表示定理 對偶坐標(biāo)下降法
【分類號】：TP181
【正文快照】： 在現(xiàn)實生活的很多應(yīng)用中,對不同類別的樣本最小化總體代價為目標(biāo)的代價敏感分類器.針對代錯誤地分類往往會造成不同程度的損失,這些損失價敏感的二分類問題,再縮放方法已經(jīng)從理論上得可以用非均衡代價來刻畫.例如在醫(yī)療診斷中,將病到了支持[1].而最近的研究成果則進一步表明,

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2 孫芳芳;移動互聯(lián)網(wǎng)主要數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的分布規(guī)律研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

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本文編號：427665