模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (6): 763-768    DOI:
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加权边缘损失函数的代价敏感支持向量机
陶卿,梁万路,孔康,汪群山
中国人民解放军陆军军官学院合肥230031
Cost-Sensitive SVM Based on Loss Functions with Weighted Margin
TAO Qing, LIANG Wan-Lu, KONG Kang, Wang Qun-Shan
New Star Research Institute of Applied Tech, Hefei 230031

全文: PDF (386 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 已有的非平衡数据分类算法主要采取直接对损失函数进行加权的方法。文中提出一种加权边缘的hinge损失函数并证明它的贝叶斯一致性,得到加权边缘支持向量机算法(WMSVM),并给出类似于SMO的求解方法。实验结果表明WMSVM在一些数据库上是有效的,从而从理论和实验上说明基于加权边缘的损失函数方法是已有代价敏感方法的一种较好补充。
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作者相关文章
陶卿
梁万路
孔康
汪群山
关键词 非平衡数据问题代价敏感分类加权边缘支持向量机贝叶斯一致性    
Abstract:Almost all the available algorithms deal with the imbalanced problems by directly weighting the loss functions. In this paper, a loss by weighting the margin in hinge function is proposed and its Bayesian consistency is proved. Furthermore, a learning algorithm, called Weighting Margin SVM (WMSVM), is obtained and SMO can be modified to solve WMSVM. Experimental results on certain benchmark datasets demonstrate the effectiveness of WMSVM. Both of the theoretical and experimental analysis indicate that the proposed weighted margin loss function method enriches the cost-sensitive learning.
Key wordsImbalanced Data Problem    Cost-Sensitive Classification    Weighted Margin    Support Vector Machine    Bayesian Consistency   
收稿日期: 2010-11-03     
ZTFLH: TP301  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60835002,60975040)
作者简介: 陶卿,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为统计机器学习、模式识别.E-mail:taoqing@gmail.com.梁万路,男,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习及其应用.孔康,男,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习及其应用.汪群山,男,1976年生,讲师,主要研究方向为计算机应用.
引用本文:   
陶卿,梁万路,孔康,汪群山. 加权边缘损失函数的代价敏感支持向量机[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(6): 763-768. TAO Qing, LIANG Wan-Lu, KONG Kang, Wang Qun-Shan. Cost-Sensitive SVM Based on Loss Functions with Weighted Margin. , 2011, 24(6): 763-768.
链接本文:  
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