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Minimizing the error of linear separators on linearly inseparable data

机译：最小化线性不可分割数据上的线性分隔符的误差

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Given linearly inseparable sets R of red points and B of blue points, we consider several measures of how far they are from being separable. Intuitively, given a potential separator ("classifier"), we measure its quality ("error") according to how much work it would take to move the misclassified points across the classifier to yield separated sets. We consider several measures of work and provide algorithms to find linear classifiers that minimize the error under these different measures.
机译：给定线性不可分的红点集R和蓝点B，我们考虑了距离它们可分离程度的几种度量。直观地，给定一个潜在的分隔符（“分类器”），我们根据将错误分类的点在分类器上移动以产生分离的集合所需的工作量来测量其质量（“错误”）。我们考虑了几种工作量度，并提供了算法来找到线性分类器，以最小化这些不同量度下的误差。

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