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提出总间隔ν=支持向量机(TM-ν-SVM),该算法可取得比ν-SVM更好的理论分类性能.研究表明TM-ν-SVM等价于求解特征空间中的两个压缩凸包的最近点对.讨论压缩凸包的相关性质,并给出对应的几何算法.数值模拟实验表明TM-ν-SVM和对应的几何算法可取得比其它算法更好的性能.
间隔ν-支持向量机及其几何问题
【摘 要】
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提出总间隔ν=支持向量机(TM-ν-SVM),该算法可取得比ν-SVM更好的理论分类性能.研究表明TM-ν-SVM等价于求解特征空间中的两个压缩凸包的最近点对.讨论压缩凸包的相关性质,
【机 构】
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上海师范大学计算数学系,上海大学
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2004年期
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