Автоматичний вибір параметрів ядра опорно-векторних машин
Loading...
Date
2013
Authors
Галкін, Олександр
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Досліджено методологію автоматичного вибору параметрів ядра опорно-векторних машин. Використано метод градієнтного спуску для мінімізації оцінок тестової похибки. Отримано гладку апроксимацію тестової помилки з використанням оцінки апостеріорних ймовірностей. Запропоновано та реалізовано алгоритм, де градієнтним кроком є напрямок градієнта в просторі параметрів. Проведено експериментальні дослідження для оцінки ефективності запропонованого методу.
Methodology of the automatic selection of the support vector machines kernel is investigated. Gradient descent approach is used for minimizing test error estimates. A smooth approximation of the test error is obtained by estimating posterior probabilities. An algorithm is proposed and implemented where a gradient step is the direction of the gradient in the parameters space. Experiments have been carried out to assess the performance and feasibility of the proposed method.
Methodology of the automatic selection of the support vector machines kernel is investigated. Gradient descent approach is used for minimizing test error estimates. A smooth approximation of the test error is obtained by estimating posterior probabilities. An algorithm is proposed and implemented where a gradient step is the direction of the gradient in the parameters space. Experiments have been carried out to assess the performance and feasibility of the proposed method.
Description
Keywords
ядро, метод градієнтного спуску, згладжування оцінок, гладка апроксимація тестової помилки, множина перевірки, стаття, kernel, gradient descent approach, smooth approximation of the test error, validation set
Citation
Галкін О. А. Автоматичний вибір параметрів ядра опорно-векторних машин / Галкін О. А. // Наукові записки НаУКМА. - 2013. - Т. 151 : Комп'ютерні науки. - С. 134-139.