基于大數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)問題的支持向量機訓(xùn)練算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文對基于大數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)問題的支持向量機訓(xùn)練算法進行了研究。文章首先圍繞最大間隔超平面的思想，基于凸包與約簡凸包的概念從幾何角度對支持向量機進行了分析與解釋；其次基于分解與可行方向的優(yōu)化技術(shù)，從工作集選擇策略、緩存的使用等角度對標(biāo)準序列最小優(yōu)化SMO(SequentialMinimalOptimization)算法進行了改進，顯著提高了支持向量機在大數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效率；然后，根據(jù)計算幾何中最小覆蓋球MEB(MinimumEnclosing

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