代數分類器，更多信息？

我讀過代數分類器：一種用於快速交叉驗證、在線訓練和並行訓練的通用方法，並且對派生算法的性能感到驚訝。然而，似乎除了樸素貝葉斯（和 GBM）之外，沒有多少算法適用於該框架。

還有其他研究不同分類器的論文嗎？（SVM，隨機森林）

我讀了一些你提到的文章，對我來說，這似乎是一個使用代數統計方法的結構。你可能想看看：

岑科夫，尼古拉·尼古拉耶維奇。統計決策規則和最優推理。第 53 號。美國數學學會，2000 年。

這本書有點過時了，一個原因是現在對“分類應用”感興趣的人不多，它的原版大約是 1980 年代。但幾乎​​所有現代統計學中的代數研究都可以追溯到這個標題。

您提到的論文中使用的另一個非常易讀的介紹是：

Drton、Mathias、Bernd Sturmfels 和 Seth Sullivant。代數統計講座。卷。39. 施普林格科學與商業媒體，2008 年。

您在問題中提到的論文是將么半群理論構造應用於分類問題，看起來很有趣。所以希望這些參考資料有所幫助。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/197905