【摘 要】
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参数调节是支持向量机模型选择的基本问题.已有的参数调节方法可概括为一个内外双层的优化框架，训练学习器与更新超参数交替进行.本文基于矩阵近似计算的Monte Carlo方法和不
【机 构】
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天津大学 计算机科学与技术学院，天津 300072
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参数调节是支持向量机模型选择的基本问题.已有的参数调节方法可概括为一个内外双层的优化框架，训练学习器与更新超参数交替进行.本文基于矩阵近似计算的Monte Carlo方法和不完全Cholesky分解方法，设计了新的核矩阵近似算法-KMA-α，并进一步提出了基于KMA-α的支持向量机参数调节方法.KMA-α可求解核矩阵的一个低秩近似，以该近似矩阵输入内层的支持向量机，可有效提高其求解效率，进而提高整个参数调节过程的效率.最后，分析了KMA-α的算法复杂性，并通过标准数据集上的实验，验证了基于KMA-α的支持向量机参数调节方法的有效性.
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