Feature uncertainty bounds for explicit feature maps and large robust nonlinear SVM classifiers
We consider the binary classification problem when data are large and subject to unknown but bounded uncertainties. We address the problem by formulating the nonlinear support vector machine training problem with robust optimization. To do so, we analyze and propose two bounding schemes for uncertai...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Annals of mathematics and artificial intelligence Ročník 88; číslo 1-3; s. 269 - 289 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Cham
Springer International Publishing
01.03.2020
Springer Springer Nature B.V Springer Verlag |
| Témata: | |
| ISSN: | 1012-2443, 1573-7470 |
| 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!