基于间隔分布的脊回归和主动学习

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支持向量机(Support Vector Machine)是机器学习中最为经典的学习方法之一,其基本思想是最大化最小间隔。然而最近的一些研究表明,间隔的整体分布比最小间隔更能反映算法的泛化性。基于最优间隔分布学习理论,本文主要做了以下工作:第一、提出了一种基于最优间隔分布的脊回归方法—ODMRR。通过考虑局部类内关系、全局类间关系,能有效提高泛化性能,并具有闭式解,易核化等优点。实验验证了该方法的有效性。第二、提出了一种基于最优间隔分布的主动学习方法—ODMAL。通过同时考虑样本的信息性和代表性,能有效提高主动学习的效率,并具有闭式解,易核化等优点。实验验证了该方法的有效性。
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