Stream-suitable optimization algorithms for some soft-margin support vector machine variants
Soft-margin support vector machines (SVMs) are an important class of classification models that are well known to be highly accurate in a variety of settings and over many applications. The training of SVMs usually requires that the data be available all at once, in batch. The Stochastic majorizatio...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Japanese journal of statistics and data science Ročník 1; číslo 1; s. 81 - 108 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Singapore
Springer Singapore
01.06.2018
|
| Témata: | |
| ISSN: | 2520-8756, 2520-8764 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!