![](/images/graphics-bg.png)
Improving Localized Multiple Kernel Learning via Radius-Margin Bound
المؤلفون المشاركون
Du, Yajun
Wang, Xiaoming
Huang, Zengxi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Localized multiple kernel learning (LMKL) is an effective method of multiple kernel learning (MKL).
It tries to learn the optimal kernel from a set of predefined basic kernels by directly using the maximum margin principle, which is embodied in support vector machine (SVM).
However, LMKL does not consider the radius of minimum enclosing ball (MEB) which actually impacts the error bound of SVM as well as the separating margin.
In the paper, we propose an improved version of LMKL, which is named ILMKL.
The proposed method explicitly takes into consideration both the margin and the radius and so achieves better performance over its counterpart.
Moreover, the proposed method can automatically tune the regularization parameter when learning the optimal kernel.
Consequently, it avoids using the time-consuming cross-validation process to choose the parameter.
Comprehensive experiments are conducted and the results well demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xiaoming& Huang, Zengxi& Du, Yajun. 2017. Improving Localized Multiple Kernel Learning via Radius-Margin Bound. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190442
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xiaoming…[et al.]. Improving Localized Multiple Kernel Learning via Radius-Margin Bound. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190442
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xiaoming& Huang, Zengxi& Du, Yajun. Improving Localized Multiple Kernel Learning via Radius-Margin Bound. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190442
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190442
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)