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训练大规模支持向量回归机的改进PSBCM-ALH算法
【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习算法受到越来越多研究者的关注.作为机器学习中的经典算法,支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)凭借泛化性能好和适用于非线性问题等诸多优势在回归预测领域一直发挥着重要作用.然而目前对SVR的研究大多集中在用其处理中小规模的问题.为了解决它在大规模数据集上求解速度慢的问题,基于Wang等人提出的邻近随机块坐标极小化-增广拉
【机 构】
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大连理工大学
【出 处】
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大连理工大学
【发表日期】
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2019年01期
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