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CLASSIFYING TEST DATA BASED ON A MAXIMUM MARGIN CLASSIFIER

机译:基于最大利润率分类器的测试数据分类

摘要

Systems and methods for classifying test data based on maximum margin classifier are described. In one implementation, the method includes obtaining training data having a predefined sample size, wherein the training data is composed of separable data-sets. For the training data, a Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension for the training data is determined. For the VC dimension, an exact bound is subsequently determined. The exact bound may be minimized for obtaining the minimum VC classifier for predicting at least one class to which samples of the training data belong.
机译:描述了用于基于最大余量分类器对测试数据进行分类的系统和方法。在一种实施方式中,该方法包括获得具有预定样本大小的训练数据,其中训练数据由可分离的数据集组成。对于训练数据,确定训练数据的Vapnik-Chervonenkis(VC)维度。对于VC尺寸,随后确定精确的界限。为了获得用于预测训练数据的样本所属的至少一个类别的最小VC分类器,可以使精确界限最小化。

著录项

  • 公开/公告号US2016379138A1

    专利类型

  • 公开/公告日2016-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY DELHI;

    申请/专利号US201415104197

  • 发明设计人 . JAYADEVA;

    申请日2014-12-12

  • 分类号G06N99;G06N5/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:46:44

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