准线性支持向量机及其序列最小优化算法

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本文介绍了准线性支持向量机的理论,并提出了一种改进的序列最小优化算法来用于准线性支持向量机的训练。准线性支持向量机是具有准线性核函数的支持向量机,通过恰当地调整准线性核函数的构成,可以防止机器学习中的过学习问题。当训练数据量很大的时候,支持向量机的训练问题相当于解一个很庞大的二次规划问题,很耗费时间和内存,用常规的解二次规划问题的方法是解不出来的,序列最小优化算法是当前最常用的解这类问题的算法。在这篇论文里,我们把在构成准线性核函数时获得的分类边界信息应用于改善序列最小优化算法的收敛性能。实验结果表明,我们改进的序列最小优化算法可以大大降低准线性支持向量机的训练时间。当训练数据分布复杂,很难分时,对传统的非线性支持向量机的训练也有很大提高。
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