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A Multi-class Algorithm Model Based on p-class Support Vector Ordinal Regression Machine

机译：基于p类支持向量有序回归机的多类算法模型

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Multi-class classification is an important and on-going research subject in machine learning. In this paper, we propose an algorithm model for k-class multi-class classification problem based on p-class (2 ≤ p ≤ k) support vector ordinal regression machine (SVORM). A series of algorithms can be generated by selecting the different parameters p, L and the code matrix. When p = 2, they reduce to the popular algorithms based on 2-class SVMs. When p = 3, they improve K-SVCR in [1] and v-K-SVCR in [18]. The algorithms based on p-class SVORM in this algorithm model are more interesting because our preliminary numerical experiments show that then are promising. At last, some problems for further study are suggested.
机译：多类别分类是机器学习中重要且持续的研究主题。本文提出了一种基于p类（2≤p≤k）支持向量序数回归机（SVORM）的k类多类分类问题的算法模型。通过选择不同的参数p，L和代码矩阵，可以生成一系列算法。当p = 2时，它们简化为基于2类SVM的流行算法。当p = 3时，它们在[1]中改善了K-SVCR，在[18]中改善了v-K-SVCR。在此算法模型中基于p类SVORM的算法更加有趣，因为我们的初步数值实验表明，这种方法很有希望。最后，提出了一些需要进一步研究的问题。

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