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为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法特别适合大样本数据且支持向量个数相对较少的情况.实验表明,改进的序列最小优化算法加速了潜在支持向量机分类器训练时间.
基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法
【摘 要】
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为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法
【机 构】
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河北大学数学与计算机学院
【出 处】
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河北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年2期
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