che*_*het 3 machine-learning data-mining svm libsvm liblinear
我经常将实例权重与 Libsvm 结合使用来解决分类问题。 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#weights_for_data_instances
有谁知道在 libsvm 中使用实例权重时实现的算法的细节吗？标准 SVM 模型学习算法为所有训练实例分配相同的权重，从而为训练实例的误差分配相同的权重。我相信 Libsvm 使用的算法会有所不同。在网上搜索时，我确实发现了一些做类似事情的论文。例如[1]，但我需要与可能确定这一点的人确认。
谢谢！
[1] 杨旭雷，宋青，王悦. “用于数据分类的加权支持向量机。” 国际模式识别和人工智能杂志 21.05 (2007): 961-976。
没有“特殊算法”，简单地说，在“等权”SVM 中，你有一个“C”权重
1/2 ||w||^2 + C SUM_i xi_i
在样本权重的情况下，s_i简单地变成
1/2 ||w||^2 + C SUM_i s_i xi_i
C仅此而已，这与每个样本具有不同的成本常数完全相同
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