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Integrating outlier filtering in large margin training

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第5期12卷 362-370页

作者： Xi-chuan ZHOU Hai-bin SHEN Jie-ping YE College of Communication Engineering Chongqing University Chongqing 400044 China School of Electrical Engineering Zhejiang University Hangzhou 310027 China Dcpartment of Computer Science and Engineering Arizona State University Tempe 85281 USA

Large margin classifiers such as support vector machines (SVM) have been applied successfully in various classification ***,their performance may be significantly degraded in the presence of *** this paper,we propose a robust SVM formulation which is shown to be less sensitive to *** key idea is to employ an adaptively weighted hinge loss that explicitly incorporates outlier filtering in the SVM training,thus performing outlier filtering and classification *** resulting robust SVM formulation is *** first relax it into a semi-definite programming which admits a global *** improve the efficiency,an iterative approach is *** have performed experiments using both synthetic and real-world *** show that the performance of the standard SVM degrades rapidly when more outliers are included,while the proposed robust SVM training is more stable in the presence of outliers.

关键词： Support vector machines outlier filter Semi-definite programming Multi-stage relaxation

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