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machine-learning - 支持向量机 (SVM) 和 S3VM

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:55:54

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我正在使用支持向量机 (SVM) 和 S3VM
我想问一些关于 SVM 和 S3VM 的问题。
1)在SVM中，我们试图最大化支持向量的宽度。在S3VM中，我们是否也尝试最大化支持向量的宽度？基本概念是什么。
2)S3VM中的帽子损失是什么以及为什么我们在S3VM学习中使用帽子损失？

最佳答案

S3VM 代表半监督支持向量机。半监督机器学习是一类机器学习，它有一些标记数据集和大量未标记数据。半监督学习方法的动机是收集未标记的训练样本更容易(而且更便宜)。例如，抓取网络和收集图像很容易，但使用相关标签却要困难得多。就 S3VM 而言，您从 SVM 公式开始，然后修改优化问题的约束以公式化 S3VM。有关配方的更多详细信息，请查看本文: http://papers.nips.cc/paper/1582-semi-supervised-support-vector-machines.pdf

关于machine-learning - 支持向量机 (SVM) 和 S3VM，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30012934/

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