【摘 要】
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模型选择是支持向量学习的关键问题。已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择。该框架过程复杂,计算效率
【基金项目】
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国家自然科学基金（61170019）
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模型选择是支持向量学习的关键问题。已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择。该框架过程复杂,计算效率低。简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练。首先,将支持向量学习中的参数和超参数合并为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术（sequential unconstrained minimization technique,简称SUMT）分别改写支持向量分类和回归的有约束优化问题,
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