Classification With Support Vector Machines, New Quadratic Programming Algorithm
Résumé: Support vector machines (SVM) are excellent tools for classification and regression. They seek the optimal separating hyperplan and maximal margin. The modeling results often lead to solving a quadratic programming problem. In this paper, we present a simple method to determine the hyperplan H that separates two classes of examples so that the distance between these two classes is maximal. This method is based on the geometric interpretation of the norm of a linear mapping. The result model of our algorithm modeling is a maximization of a concave quadratic program. This quadratic program is resolved by projection method. Example illustrates the method.
Mots-clès:
Publié dans la revue: Models & Optimisation and Mathematical Analysis Journal
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!