Modelos de aprendizaje por pares de código abierto

Estoy resolviendo un problema de clasificación usando un conjunto de entrenamiento de aprendizaje por parejas. Tenemos 2 clases: malas y buenas . También tenemos pares de objetos.$(a_i,b_i)_{i=1}^n$, lo que significa ese objeto $a_i$ es mejor que$b_i$. Cada objeto se describe a través de sus coordenadas reales:$a_i = x_i^1, x_i^2, \dots x_i^k$. Mi objetivo es construir dicho algoritmo, que dice para el objeto de prueba que es malo y que es bueno.

La pregunta es qué algoritmos / programas / paquetes de fuente abierta puede sugerir para resolver ese tipo de problema de aprendizaje por pares . Solo encontré el algoritmo de rango svm del proyecto svm-light que maneja dichos datos de entrenamiento por pares. Me pregunto, no encontré nada similar en matlab / R / rapidminer.

La implementación R de sofia-ml , RSofia proporciona un par de opciones, rango y rango de consulta, que permiten el aprendizaje por pares. Es una implementación rápida de SVM de Google. Es más básico que otros paquetes de R, pero una vez que lo tienes en funcionamiento, descubrí que es una buena opción de SVM.