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Support vector classification with bounded uncertainties in input data

机译:在输入数据中具有不确定性的支持向量分类

摘要

A computer-implemented method for determining a boundary for binary classification includes providing a data set, initializing a value for noise in the data set, and determining a hyperplane dividing the data set and a slack variable given a current value for noise. The method further includes updating the value for noise and the slack variable given the hyperplane, and determining the hyperplane to be the boundary for binary classification of the data set upon determining a termination criterion to be met, wherein elements of the data set are classified according to the boundary.
机译:一种用于确定用于二进制分类的边界的计算机实现的方法,包括:提供数据集;初始化数据集中的噪声值;以及确定划分数据集的超平面和给定噪声当前值的松弛变量。该方法还包括:在给定超平面的情况下,更新噪声值和松弛变量的值;以及在确定要满足的终止标准时,将超平面确定为用于数据集的二进制分类的边界,其中,根据该数据集的元素进行分类到边界。

著录项

  • 公开/公告号US7480639B2

    专利类型

  • 公开/公告日2009-01-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 JINBO BI;

    申请/专利号US20050141813

  • 发明设计人 JINBO BI;

    申请日2005-06-01

  • 分类号G06F15/18;G06E1/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 19:29:37

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