【摘 要】
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该文先扼要介绍统计学习理论中有关的重要结论和SVM的基本原理,介绍了光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,简称SSVM).在讨论了求解其中无约束优化问题的Newton-Ar
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该文先扼要介绍统计学习理论中有关的重要结论和SVM的基本原理,介绍了光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,简称SSVM).在讨论了求解其中无约束优化问题的Newton-Armijo算法之后,该文采用了一种新的途径——用Newton-PCG算法求解其中的无约束优化问题.该文进行了初步数值试验,文中结合实际的美国威斯康辛大学的乳癌数据库中的数据,进一步分析和比较了Newton-Armijo算法和Newton-PCG算法在光滑支持向量机方法的实际应用中的有效性.并且得出这样的结论,随着数据量的增大,Newton-PCG算法的运行效率的提高速度要大于Newton-Armijo算法.因此在解决大规模数据量的问题时(诸如在经济等领域中),有着较好的应用前景.
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