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基于角度的分類方法綜述(英文)

付盛; 薛原; 張三國 中國科學院大學數學科學學院; 北京100049
  • 基于角度的分類框架
  • fisher相合性
  • 穩健學習
  • 統計分類
  • 加權學習

摘要:統計分類問題經常出現在很多應用中,如人臉識別、欺詐檢測和手寫字符識別等。對有監督分類問題的統計方法進行綜述。特別地,介紹基于角度的分類結構,將二分類與多分類問題納入一個統一的框架中。討論基于角度分類器的若干新變體,如穩健學習和加權學習。此外,還指出這些分類器關于Fisher相合性的若干理論結果。

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中國科學院大學學報

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.7 影響因子
  • 科學 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中國科學院;主辦單位:中國科學院大學

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