This paper introduces a new classifier design method based on regularized iteratively reweighted least squares criterion function. The proposed method uses various approximations of misclassification error, including: linear, sigmoidal, Huber and logarithmic. Using the represented theorem a kernel version of classifier design method is introduced. The conjugate gradient algorithm is used to minimize the proposed criterion function. Furthermore, .1-regularized kernel version of the classifier is introduced. In this case, the gradient projection is used to optimize the criterion function. Finally, an extensive experimental analysis on 14 benchmark datasets is given to demonstrate the validity of the introduced methods.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00