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支持向量机建立在VC维理论以及结构风险最小化原理的基础之上,是机器学习领域中举足轻重的监督学习模型.其性能与效率在很大程度上取决于所采用的核函数.基于传统核函数的支持向量机算法需要保留支持向量,通过表示定理来进行特征映射,存在较大的时间与空间开销,并不适用于动态环境中的大规模在线任务.
基于非随机傅里叶特征的在线支持向量机的算法设计与实现
【摘 要】
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支持向量机建立在VC维理论以及结构风险最小化原理的基础之上,是机器学习领域中举足轻重的监督学习模型.其性能与效率在很大程度上取决于所采用的核函数.基于传统核函数的支
【机 构】
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211100,南京蓝帽子科技有限公司 江苏 南京
【出 处】
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数字化用户
【发表日期】
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2019年22期
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