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Bericht

Global Geometry of SVM Classifiers

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84330

Zhou,  D
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Zhou, D., Xiao B, Zhou, H., & Dai, R.(2002). Global Geometry of SVM Classifiers.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DFA8-7
Zusammenfassung
We construct an geometry framework for any norm Support Vector Machine (SVM) classifiers. Within this framework, separating hyperplanes, dual descriptions and solutions of SVM classifiers are constructed by a purely geometric fashion. In contrast with the optimization theory used in SVM classifiers, we have no complicated computations any more. Each step in our theory is guided by elegant geometric intuitions.