192
правки
Изменения
→Полуавтоматические SVM
Полуавтоматические SVM (англ. ''Semi-supervised SVMs'', ''S3VMs''), они же ''транстуктивные SVM'' (TSVMs) решают задачу максимизации зазора (''margin'') между неразмеченными данными.
'''Идея'''
'''Алгоритм'''
1. Входные данные: ядро $K$, веса $\lambda_1, \lambda_2, (X_l, Y_l), X_u$2. Решим задачу оптимизации для $f(x) = h(x) + b, h(x) \in H_K$ <br> ${min}_f \sum\limits_{i = 1}^{l} (1 - y_i f(x_i))_+ + \lambda_1\|h\|^2_{H_K} + \lambda_2 \sum\limits_{i = l + 1}^n (1 - |f(x_i)|)_+ $ <br> такую, что $\frac{1}{n-l}\sum\limits_{i=l+1}^n f(x_i) = \frac{1}{l}\sum\limits_{i = 1}^{l}y_i$ 4. Классифицируем новый объект $x$ из тестового множества, используя $sign(f(x))$
'''Достоинства S3VM'''
