【摘 要】
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SMO(序贯最小优化算法)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。考虑到在SVM的优化过程中并不是所有样本都能影
【机 构】
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广东金融学院应用数学系,华中师范大学网络学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10471045, No.60433020);广东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.970472, No.0004
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SMO(序贯最小优化算法)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。考虑到在SVM的优化过程中并不是所有样本都能影响优化进展,提出了两种删除样本的策略:一种是基于距离,一种是基于拉格朗日乘子的值。在几个著名的数据集的试验结果表明,两种策略都可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据。
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