关系Fisher核心实现

我正在阅读关于Relational Fisher Kernel的文章，其中涉及贝叶斯逻辑程序来计算Fisher分数，然后使用SVM来获取每个数据项的类标签。关系Fisher核心实现

我没有很强的机器学习背景。有人可以让我知道如何去实现一个端到端的关系Fisher内核，它会期望什么样的输入？我找不到任何简单的逐步流程来显示此实现。我对使用SVM等库（例如libsvm）没有问题，但我想知道端到端的流程（尽可能使用简单的语言）。任何帮助将不胜感激。

来源

2011-11-23 Salil

+1用于指出一篇有趣而且写得很好的论文 – fairidox

到目前为止，我已经推断输入将是逻辑编程情况下的因式分解。可以使用贝叶斯逻辑程序（例如像Balios这样的工具）来诱导贝叶斯N/W。诱导的n/w的参数是条款概率分布的条款（在Balios的情况下使用EM导出）的形式。在此之后，使用问题中提到的论文中提到的公式，可以计算梯度，然后计算内核。内核可以放入SVM（例如libsvm）中，然后完成。有人可以确认我是否正确吗？ – Salil

你可能想看看这个SO克隆的机器学习：http://metaoptimize.com/qa – fairidox

libsvm不实现Relation Fisher内核，但是，您可以计算本文中描述的Fisher信息矩阵，并将其用作libsvm的预计算内核输入。参见：using precomputed kernels with libsvm

来源

2015-06-05 17:55:29 Diego

对，这就是我之前（在评论中）所说的：“使用本文提到的公式，可以计算梯度，然后计算内核。内核可以是适合SVM（例如libsvm）“。感谢您的确认。 – Salil

关系Fisher核心实现

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