Các mô hình học tập theo cặp mở

Tôi đang giải quyết một vấn đề phân loại bằng cách sử dụng tập huấn luyện theo cặp. Chúng tôi có 2 lớp: xấu và tốt . Chúng tôi cũng có các cặp đối tượng , có nghĩa là đối tượng tốt hơn . Mỗi đối tượng được mô tả thông qua tọa độ thực của nó: . Mục đích của tôi là xây dựng một thuật toán như vậy, điều đó nói lên đối tượng thử nghiệm cái nào xấu và cái nào tốt.$(a_i,b_i)_{i=1}^n$$a_i$ $b_i$$a_i = x_i^1, x_i^2, \dots x_i^k$

Câu hỏi đặt ra là những thuật toán / chương trình / gói nguồn mở nào bạn có thể đề xuất để giải quyết loại vấn đề học theo cặp đó . Tôi chỉ tìm thấy thuật toán xếp hạng svm từ dự án svm-light xử lý dữ liệu đào tạo theo cặp như vậy. Tôi tự hỏi, đã không tìm thấy bất cứ điều gì tương tự trong matlab / R / Rapidminer.

Việc triển khai R của sofia-ml , RSofia cung cấp một vài tùy chọn, xếp hạng và xếp hạng truy vấn-định mức, cho phép học theo cặp. Đây là một triển khai SVM nhanh chóng của Google. Đó là nhiều barebones hơn một số gói R khác, nhưng một khi bạn tải nó lên và chạy, tôi thấy rằng đó là một tùy chọn SVM đẹp.