实例权重，单位为Libsvm /libeline.
实例权重，单位为Libsvm /libeline.
提问于 2014-08-28 04:58:31
我经常将实例权重与Libsvm一起用于分类问题。http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#weights_for_data_instances
有人知道在libsvm中使用实例权重时实现的算法的细节吗？标准的SVM模型学习算法为所有训练实例分配相同的权重，从而为训练实例上的错误分配相同的权重。我相信Libsvm使用的算法会有所不同。在网上搜索时，我确实找到了一些做类似事情的论文。例如1，但我需要向可能对此有把握的人确认。
谢谢!
1杨，徐雷，宋青，王悦。“用于数据分类的加权支持向量机。”国际模式识别和人工智能杂志21.05 (2007)：961-976。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2014-08-28 05:01:46
没有“特殊算法”，简单地说，在“等权重”支持向量机中，你有一个"C“权重。
1/2 ||w||^2 + C SUM_i xi_i在样本权重为s_i的情况下，它简单地变成
1/2 ||w||^2 + C SUM_i s_i xi_i这就是全部，它完全等同于对每个样本具有不同的成本余量C
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https://stackoverflow.com/questions/25536831
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