準線性支持向量機及其序列最小優(yōu)化算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文介紹了準線性支持向量機的理論，并提出了一種改進的序列最小優(yōu)化算法來用于準線性支持向量機的訓練。準線性支持向量機是具有準線性核函數(shù)的支持向量機，通過恰當?shù)卣{(diào)整準線性核函數(shù)的構(gòu)成，可以防止機器學習中的過學習問題。當訓練數(shù)據(jù)量很大的時候，支持向量機的訓練問題相當于解一個很龐大的二次規(guī)劃問題，很耗費時間和內(nèi)存，用常規(guī)的解二次規(guī)劃問題的方法是解不出來的，序列最小優(yōu)化算法是當前最常用的解這類問題的算法。在這篇論文里，我們把在構(gòu)成準線性核函數(shù)時獲

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