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  Classification in a Normalized Feature Space using Support Vector Machines

Graf, A., Smola, A., & Borer, S. (2003). Classification in a Normalized Feature Space using Support Vector Machines. IEEE Transactions on Neural Networks, 14(3), 597-605. doi:10.1109/TNN.2003.811708.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Graf, ABA1, 2, 3, Autor           
Smola, AJ, Autor           
Borer, S, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              
3Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper discusses classification using support vector machines in a normalized feature space. We consider both normalization in input space and in feature space. Exploiting the fact that in this setting all points lie on the surface of a unit hypersphere we replace the optimal separating hyperplane by one that is symmetric in its angles, leading to an improved estimator. Evaluation of these considerations is done in numerical experiments on two real-world datasets. The stability to noise of this offset correction is subsequently investigated as well as its optimality.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/TNN.2003.811708
BibTex Citekey: 2102
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Transactions on Neural Networks
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : Institute of Electrical and Electronics Engineers
Seiten: - Band / Heft: 14 (3) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 597 - 605 Identifikator: ISSN: 1045-9227
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925591430