样本错误加权的支持向量数据描述
Example Error Weighted Support Vector Data Description作者机构：西南电子电信技术研究所国家级重点实验室成都610041
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2005年第31卷第2期
页 面：24-26页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 04[教育学] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0810[工学-信息与通信工程] 0401[教育学-教育学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0839[工学-网络空间安全] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国防预研基金资助项目
主 题：训练样本 支持向量 数据描述 机器学习 图标 加权 数据集 错误 集训 个数
摘 要：数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的数据描述方法。样本错误加权的SVDD(WSVDD)推广了SVDD,对每个训练样本的错误赋予不同的权值,可以精细地控制训练样本对超球面边界的影响。用UCI机器学习数据集的两个数据和图标分类的实验验证了WSVDD的有效性。
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