模式识别与人工智能
2025年4月11日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (7): 625-632    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201607006
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法*
李远肇,王少博,李宇峰
南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210023
Shifted Label Proportion Aware Semi-supervised Support Vector Machine
LI Yuanzhao, WANG Shaobo, LI Yufeng
State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210023

全文: PDF (386 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 当未标记数据与有标记数据类别比例偏移较大时,半监督支持向量机性能不佳.基于此情况,文中提出面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法.首先估计未标记数据类中心,然后对多个类别比例下的类中心进行最坏情况集成,从而提升半监督支持向量机的性能保障.实验表明,文中方法有效提升半监督支持向量机在类别比例偏移时的性能保障.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李远肇
王少博
李宇峰
关键词 半监督学习半监督支持向量机类别比例偏移集成方法    
Abstract:When the label proportion of unlabeled data is far away from that of labeled data, direct supervised support vector machine(SVM) with only labeled data outperforms semi-supervised SVM(S3VM) with unlabeled data. Thus, a shifted label proportion aware S3VM(fairS3VM) is proposed. Specifically, the label mean of unlabeled data is firstly estimated. Then multiple label means corresponding to multiple label proportions are integrated under the worst-case scenario. Experimental results show that the performance guarantee of S3VMs is effectively improved when the label proportion is shifted.
Key wordsSemi-supervised Learning    Semi-supervised Support Vector Machine    Shifted Label Proportion    Ensemble Method   
收稿日期: 2016-03-02     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61403186)、江苏省自然科学基金青年基金项目(No.BK20140613)资助
作者简介: 李远肇,男,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、数据挖掘.E-mail:liyz@lamda.nju.edu.cn.王少博,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习.E-mail:wangsb@lamda.nju.edu.cn.李宇峰(通讯作者),男,1983年生,博士,助理研究员,主要研究方向为机器学习、数据挖掘.E-mail:liyf@nju.edu.cn.
引用本文:   
李远肇,王少博,李宇峰. 面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(7): 625-632. LI Yuanzhao, WANG Shaobo, LI Yufeng. Shifted Label Proportion Aware Semi-supervised Support Vector Machine. , 2016, 29(7): 625-632.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201607006      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I7/625
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn