伯恩哈德·舍尔科夫；约翰·普拉特（John C.Platt）。；Shawe Taylor，约翰；亚历克斯·斯莫拉。；罗伯特·威廉姆森。 估计高维分布的支持度。 （英语） Zbl 1009.62029号 神经计算。 13，第7期，1443-1471（2001）. 小结：假设给你一些从潜在概率分布（P\）中提取的数据集，你想估计输入空间的“简单”子集（S\），这样从\（P\。我们提出了一种解决这个问题的方法，试图估计一个函数\（f\），该函数在\（S\）上为正，在补码上为负。根据训练数据的潜在小子集，通过核展开给出了\（f）的函数形式；它通过控制相关特征空间中权重向量的长度进行正则化。通过求解一个二次规划问题来找到展开系数，我们通过对输入模式对进行顺序优化来实现。我们还对算法的统计性能进行了理论分析。该算法是支持向量算法在未标记数据情况下的自然扩展。 引用于134文件 MSC公司： 62G07年 密度估算 90 C90 数学规划的应用 关键词：二次规划 软件：SVM灯 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Schölkopf}等人，《神经计算》。13，第7号，1443-1471（2001年；兹bl 1009.62029） 全文： DOI程序 链接 参考文献： [1] 内政部：10.1006/jcss.1997.1507·Zbl 0880.68106号 ·doi:10.1006/jcss.1997.1507 [2] 内政部：10.1214/aos/1030741073·Zbl 0897.62034号 ·doi:10.1214/aos/1030741073 [3] 内政部：10.1137/0138038·Zbl 0479.62028号 ·数字对象标识代码：10.1137/0138038 [4] 内政部：10.1214/aos/1176348670·Zbl 0757.60012号 ·doi:10.1214/aos/1176348670 [5] 盖劳·G·，《统计学的数学方法》6（1），第26页–（1997）·Zbl 0873.62038号 [6] 内政部：10.1162/089976698300017269·doi:10.1162/08997669830017269 [7] 内政部：10.2307/2289162·Zbl 0607.62045号 ·doi:10.2307/2289162 [8] 内政部：10.1016/0047-259X（91）90106-C·Zbl 0739.62042号 ·doi:10.1016/0047-259X（91）90106-C [9] 内政部：10.1006/jmva.1995.1067·Zbl 0847.62027号 ·doi:10.1006/jmva.1995.1067 [10] 内政部：10.1214/aos/1176324626·Zbl 0841.62045号 ·doi:10.1214操作系统/1176324626 [11] 内政部：10.2307/2286331·Zbl 0428.62040号 ·doi:10.2307/2286331 [12] 内政部：10.1162/0899766000300015565·doi:10.1162/089976600300015565 [13] Shawe-Taylor J.，IEEE信息理论汇刊。提交。(2000) [14] 内政部：10.1016/S0893-6080（98）00032-X·doi:10.1016/S0893-6080（98）00032-X [15] 内政部：10.1109/6.769272·doi:10.1109/6.769272 [16] 内政部：10.1214/aos/1069362732·兹比尔0881.62039 ·doi:10.1214/aos/1069362732 [17] 威廉姆森R.C.，《IEEE信息理论汇刊》（出版）。(1998) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。