HAL : hal-00256503, version 1

Fiche détaillée

Récupérer au format BibTeX - EndNote - TEI - RefWorks -

Apprentissage de SVM sur Données Bruitées

Guillaume Stempfel 1, Liva Ralaivola 1, François Denis 1

(08/02/2008)

In this paper, we provide a simple example which shows that soft margin support vector machines (CSvm) are not tolerant to uniform classification noise. In order to cope with this limitation, we propose a noise-tolerant version of CSvm which is based on an objective function that makes use of an estimator of the noise-free slack margins. The nice properties of this estimator are supported by a theoretical analysis as well as numerical simulations carried out on a synthetic dataset.

1 :	Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille (LIF)
	CNRS : UMR6166 – Université de la Méditerranée - Aix-Marseille II – Université de Provence - Aix-Marseille I

Domaine

:

Informatique/Apprentissage

Mots Clés : Classification Supervisée – Séparateurs Linéaires – Machines à Vecteurs de Support – Bruit de Classification Uniforme

hal-00256503, version 1

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00256503

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00256503

Contributeur : Guillaume Stempfel <>

Soumis le : Vendredi 15 Février 2008, 14:51:57

Dernière modification le : Vendredi 15 Février 2008, 15:29:11