A Note on Linear SVM in Gaussian Classes
분야
자연과학 > 통계학
저자
( Yong Ho Jeon )
발행기관
한국통계학회
간행물정보
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2013년, 제20권 제3호, 225~233페이지(총9페이지)
파일형식
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    The linear support vector machine(SVM) is motivated by the maximal margin separating hyperplane and is a popular tool for binary classification tasks. Many studies exist on the consistency properties of SVM; however, it is unknown whether the linear SVM is consistent for estimating the optimal classification boundary even in the simple case of two Gaussian classes with a common covariance, where the optimal classification boundary is linear. In this paper we show that the linear SVM can be inconsistent in the univariate Gaussian classification problem with a common variance, even when the best tuning parameter is used.
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