无偏置v-SVM分类优化问题研究
无偏置v-SVM分类优化问题研究
在高维空间中，分类超平面倾向于通过原点，即不需要偏置。为了研究在v一SVM分类问题中是否需要b，该文提出了无的v一SVM的对偶优化问题并给出了其优化问题求解方法。该方法通过有效集策略将对偶优化问题转化为等式约束子优化问题，然后通过拉格朗日乘子法将子优化问题转化为线程方程组来求解。实验表明偏置的存在会降低v一SVM的泛化性能，v一SVM只能得到无v一SVM的次优解。