www-ai.cs.tu-dortmund.de/LEHRE/VORLESUNGEN/KDD/SS11/FOLIEN/6MLVstrukt2_4p.pdf
6MLVstrukt2.pdf
passen wir die Nebenbedingungen an:
SVM1 : minβ,ξ 1 2β
2 + C N
N i=1 ξi
∀i, ∀y ∈ Y \yi : β, δΨi(y) ≥ 1− ξi ∆(yi,y)
(8)
SVM2 : minβ,ξ 1 2β
2 + C 2N
N i=1 ξ
2 i
∀i, ∀y ∈ Y \yi : β, δΨi(y) ≥ 1− ξi√ ∆(yi,y)
(9) [...] können auch durch einen quadratischen Term bestraft werden.
Margin rescaling SVM
SVM2 : minβ,ξ 1 2β
2 + C 2N
N i=1 ξ
2 i (5)
unter den Bedingungen ∀i, ∀y ∈ Y \yi : β, δΨi(y) ≥ 1− ξi, ξi ≥ 0 (6)
20 von 37 [...] 86, 8% precision, 85, 2% recall, 86%F1 measure SVM2 mit slack rescaling ergibt: 88, 9% precision, 88, 1% recall, 88, 5%F1 measure Der Unterschied des F-measures ist signifikant. SVM2 hat in 12 Iterationen …