以L1范数为例,设计了一个L1范数的大间隔分类器L1MMC(L1-norm Maximum Margin Classifier),主要特点如下:(1)间隔由L1范数的点到平面距离解析表示;(2)该分类器与SVM一样,通过最大化L1间隔,达到同时最小化经验风险和结构风险的目的;(3)...以L1范数为例,设计了一个L1范数的大间隔分类器L1MMC(L1-norm Maximum Margin Classifier),主要特点如下:(1)间隔由L1范数的点到平面距离解析表示;(2)该分类器与SVM一样,通过最大化L1间隔,达到同时最小化经验风险和结构风险的目的;(3)只需要通过线性规划进行求解,避免了SVM的二次规划问题;(4)分类精度达到甚至超过SVM.最后,在人工数据和国际标准UCI数据集上,验证了该方法的有效性.展开更多
文摘以L1范数为例,设计了一个L1范数的大间隔分类器L1MMC(L1-norm Maximum Margin Classifier),主要特点如下:(1)间隔由L1范数的点到平面距离解析表示;(2)该分类器与SVM一样,通过最大化L1间隔,达到同时最小化经验风险和结构风险的目的;(3)只需要通过线性规划进行求解,避免了SVM的二次规划问题;(4)分类精度达到甚至超过SVM.最后,在人工数据和国际标准UCI数据集上,验证了该方法的有效性.
