加权线性损失孪生支持向量机(weighted linear loss twin support vector machine,WLTSVM)是针对大规模问题而构建的支持向量机(support vector machine,SVM)模型,其表现出较好的泛化性能。与SVM类似,WLTSVM中并未考虑样本集整体的间隔...加权线性损失孪生支持向量机(weighted linear loss twin support vector machine,WLTSVM)是针对大规模问题而构建的支持向量机(support vector machine,SVM)模型,其表现出较好的泛化性能。与SVM类似,WLTSVM中并未考虑样本集整体的间隔分布,而间隔分布已经被证明对泛化性能起着至关重要的作用。因此,为了取得更优性能,提出了一个加权线性损失孪生大间隔分布机(weighted linear loss twin large margin distribution machine,WLTLDM)。WLTLDM以一对非平行超平面模型为基础,构建了其对应的间隔均值和方差来优化间隔分布,并采用加权线性损失函数来度量类内样本的损失,使用平方损失函数来度量类间样本的损失。在真实数据集上的实验结果表明,WLTLDM是一个有效的间隔分布模型,其性能显著优于其他基准模型。展开更多
文摘加权线性损失孪生支持向量机(weighted linear loss twin support vector machine,WLTSVM)是针对大规模问题而构建的支持向量机(support vector machine,SVM)模型,其表现出较好的泛化性能。与SVM类似,WLTSVM中并未考虑样本集整体的间隔分布,而间隔分布已经被证明对泛化性能起着至关重要的作用。因此,为了取得更优性能,提出了一个加权线性损失孪生大间隔分布机(weighted linear loss twin large margin distribution machine,WLTLDM)。WLTLDM以一对非平行超平面模型为基础,构建了其对应的间隔均值和方差来优化间隔分布,并采用加权线性损失函数来度量类内样本的损失,使用平方损失函数来度量类间样本的损失。在真实数据集上的实验结果表明,WLTLDM是一个有效的间隔分布模型,其性能显著优于其他基准模型。
