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Apr, 2015
基于最大间隔线性分类器的不确定数据学习
Linear Maximum Margin Classifier for Learning from Uncertain Data
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Christos Tzelepis, Vasileios Mezaris, Ioannis Patras
TL;DR
本文提出一种最大间隔分类器 SVM-GSU，使用多维高斯分布描述每个训练样本，以处理数据输入中的不确定性，并使用随机梯度下降方法高效地解决凸优化问题。通过测试，证明该方法的有效性。
Abstract
In this paper, we propose a
maximum margin classifier
that deals with
uncertainty
in data input. Specifically, we reformulate the SVM framework such that each input training entity is not solely a feature vector
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