【摘 要】
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大规模数据集上非线性支持向量机（support vector machine,SVM）的求解代价过高,然而对于线性SVM却存在高效求解算法.为了应用线性SVM高效求解算法求解非线性SVM,并保证非线性SV
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大规模数据集上非线性支持向量机（support vector machine,SVM）的求解代价过高,然而对于线性SVM却存在高效求解算法.为了应用线性SVM高效求解算法求解非线性SVM,并保证非线性SVM的精确性,提出一种基于近似高斯核显式描述的大规模SVM求解方法.首先,定义近似高斯核并建立其与高斯核的关系,推导近似高斯核与高斯核的偏差上界.然后给出近似高斯核对应的再生核希尔伯特空间（reproducing kernel Hilbert space,RKHS）的显式描述,由此可精确刻画SVM解的结构,
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