η-one-class问题和η-outlier及其LP学习算法

作者：陶卿; 齐红威; 吴高巍; 章显

来源：计算机学报, 2004, (08): 1102-1108.

• one-class问题
• outlier
• 最大边缘
• 统计学习理论
• 支持向量机
• 线性规划问题
• boosting one-class problems
• outliers
• maximum margin
• statistical learning theory
• support vector machines
• linear programming problems
• boosting

用SVM方法研究one class和outlier问题 .在将one class问题理解为一种函数估计问题的基础上 ,作者首次定义了 η one class和 η outlier问题的泛化错误 ,进而定义了线性可分性和边缘 ,得到了求解one class问题的最大边缘、软边缘和ν 软边缘算法 .这些学习算法具有统计学习理论依据并可归结为求解线性规划问题 .算法的实现采用与boosting类似的思路 .实验结果表明该文的算法是有实际意义的 .

• 单位
  中国科学院自动化研究所; 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院