A Novel Kernelized Classifier Based on the Combination of Partially Global and Local Characteristics.
Notice bibliographique
Résumé
The Kernel Support Vector Machine (KSVM) has achieved promising classication performance. However, since it is based only on local information (Support Vectors), it is sensitive to directions with large data spread. On the other hand, Kernel Nonparametric Discrimi- nant Analysis (KNDA) is an improvement over the more general Kernel Fisher Discriminant Analysis (KFD), where the normality assumption from KFD is relaxed. Furthermore, KNDA incorporates the partially global information in the Kernel space, to detect the dominant nor- mal directions to the decision surface, which represent the true data spread. However, KNDA relies on the choice of the -nearest neighbors ( NN 's) on the decision boundary. This paper introduces a novel Combined KSVM and KNDA (CKSVMNDA) model which controls the spread of the data, while maximizing a relative margin separating the data classes. This model is considered as an improvement to KSVM by incorporating the data spread information represented by the dominant normal directions to the decision boundary. This can also be viewed as an extension to the KNDA where the support vectors improve the choice of -nearest neighbors (
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».