【摘 要】
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支持向量机（SVM）算法可用来确定非线性可分文本的待分类文本类别。支持向量机的原始问题可以归纳为一个二次规划问题。当规模较大时,标准的SVM算法训练效率较低。本文在分析SVM
【机 构】
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九江学院理学院,武汉工程大学电气信息学院
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支持向量机（SVM）算法可用来确定非线性可分文本的待分类文本类别。支持向量机的原始问题可以归纳为一个二次规划问题。当规模较大时,标准的SVM算法训练效率较低。本文在分析SVM算法的二次规划问题及利用可行性方向法求解二次规划问题的基础上,将效率较高的可行性方向法应用于求解SVM算法中的二次规划问题,给出了非线性可分文本的SVM算法的改进算法,改进后的SVM算法在时间复杂度上有着明显的提高,从而有效提高了SVM算法的训练效率。
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