%0 Journal Article
%T 基于角度的分类方法综述<br>Survey on angle-based classification
%A 付盛
%A 薛原
%A 张三国
%J 中国科学院大学学报
%D 2019
%R 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.03.001
%X 摘要 统计分类问题经常出现在很多应用中，如人脸识别、欺诈检测和手写字符识别等。对有监督分类问题的统计方法进行综述。特别地，介绍基于角度的分类结构，将二分类与多分类问题纳入一个统一的框架中。讨论基于角度分类器的若干新变体，如稳健学习和加权学习。此外，还指出这些分类器关于Fisher相合性的若干理论结果。<br
%K 基于角度的分类框架
%K Fisher相合性
%K 稳健学习
%K 统计分类
%K 加权学习<br>angle-based classification framework
%K Fisher consistency
%K robust learning
%K statistical classification
%K weighted learning
%U http://journal.ucas.ac.cn/CN/abstract/abstract12671.shtml