【摘 要】
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光滑支持向量分类机（SSVC）是支持向量分类机（SVC）的快速求解模型,本质上是求解数学规划中具有光滑性和强凸性的无约束最优化问题。BFGS-Armijo和Newton-Armijo算法被用来训练SSVC
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光滑支持向量分类机（SSVC）是支持向量分类机（SVC）的快速求解模型,本质上是求解数学规划中具有光滑性和强凸性的无约束最优化问题。BFGS-Armijo和Newton-Armijo算法被用来训练SSVC,相比而言后者拥有更快的训练速度;牛顿-预优共轭梯度法（Newton-PCG）适用于求解无约束的最优化问题,理论上快于一般的Newton类算法。使用Newton-Armijo、BFGS-Armijo和Newton-PCG三种算法来训练光滑支持向量分类机,根据数值实验结果进行分析比较,证明了Newton-P
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