Efficient Learning of Maximum Margin Sparse Hyperplanes wih Bias

带偏差的最大裕度稀疏超平面的高效学习

• 批准号: 21700171
• 负责人: HATANO Kohei
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21700171/
• 关键词: 機械学習; 計算学習理論; オンライン予測; ブースティング; ソフトマージン最適化; サポートベクターマシン; ランキング; パターン発見; 1ノルム正則化; ランキング学習; 線形計画問題

The 1-norm soft margin optimization is a popular formulation for obtaining sparse classifiers. We propose a new boosting algorithm based on linear programming. Our algorithm can take advantage of the sparsity of the solution of the underlying optimization problem. In preliminary experiments, our algorithm outperforms a state-of-the-art LP solver and LPBoost.

1-范数软边距优化是获得稀疏分类器的常用公式。我们提出了一种基于线性规划的新提升算法。我们的算法可以利用底层优化问题解的稀疏性。在初步实验中，我们的算法优于最先进的 LP 求解器和 LPBoost。

项目成果

オンラインランク統合問題

在线排名整合问题

• 发表时间: 2010
• 作者: 安武翔太; 畑埜晃平; 瀧本英二; 竹田正幸
• 通讯作者: 竹田正幸

ホームページ等

主页等

間引き:ロボットのスキル発見における評価の削減手法

细化：一种减少机器人技能发现评估的方法

• 发表时间: 2009
• 作者: 小林隼人; 畑埜晃平; 石野明; 篠原歩
• 通讯作者: 篠原歩

オイラインランク統合問題

油线等级积分问题

• 发表时间: 2010
• 作者: 安武翔太; 畑埜晃平; 瀧本英二; 竹田正幸
• 通讯作者: 竹田正幸