• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Robust generalized eigenvalue classifier with ellipsoidal uncertainty

Annals of Operations Research. 2014. Vol. 216. No. 1. P. 327-342.
Xanthopoulos P., Guarracino M. R., Pardalos P. M.

Неопределенность – это понятие, которое ассоциируется со сбором данных и анализом, обычно возникающим в форме ошибки  шума или измерения, часто из-за определенных технологических ограничений. В обучении под контролем неточность влияет на правильность классификации и дает низкое качество решений. По этой причине необходимо развивать алгоритмы обучения с помощью машин, способных эффективно обрабатывать данные с неточностью. В данной статье мы изучаем эту проблему с точки зрения надежной оптимизации. Мы принимаем во внимание контролируемый алгоритм обучения, основанный на обобщенном собственном значении, и предлагаем надежную дополнительную формулировку и решение в случае  эллипсоидального множества неточностей. Мы демонстрируем производительность предложенной надежной схемы на искусственных и контрольных множествах данных из хранилища машинного обучения университета Калифорнии (UCI), а также мы сравниваем результаты целенаправленного внедрения опорных векторов машин.