인스턴스 계량 Libsvm/Liblinear

Question

분류 문제에 대해 Libsvm에서 인스턴스 가중치를 사용하는 경우가 있습니다. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#weights_for_data_instances

누군가가 libsvm에서 인스턴스 칭량을 사용할 때 구현되는 알고리즘의 세부 사항을 알고 있습니까? 표준 SVM 모델 학습 알고리즘은 모든 학습 인스턴스에 동일한 가중치를 할당하고 따라서 교육 인스턴스에 대한 오류를 할당합니다. 나는 Libsvm이 사용하는 알고리즘이 다를 것이라고 믿는다. 온라인에서 검색 할 때 비슷한 것을하는 몇 가지 논문을 찾았습니다. 예를 들어 [1] 그러나 이것에 대해 확신 할 수있는 사람과 확인해야합니다.

감사합니다.

[1] Yang, Xulei, Qing Song 및 Yue Wang. "데이터 분류를위한 가중치 지원 벡터 머신" 패턴 인식 및 인공 지능의 국제 저널 21.05 (2007) : 961-976.

Answer 1

는 샘플 무게의 경우 s_i 단순히

1/2 ||w||^2 + C SUM_i s_i xi_i 

이되는 "C"무게

1/2 ||w||^2 + C SUM_i xi_i 

이 "동일한 가중치"SVM에, 간단하게, 더 "특별한 알고리즘 '이 없다 그게 전부예요, 각 시료마다 다른 비용을 가진 것과 같습니다 정확히 C