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《第十一届中国青年信息与管理学者大会论文集》2009年
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核向量机在大规模机器学习中的应用

程国建  蔡磊  潘华贤  
【摘要】:针对大规模机器学习问题,使用F-SCORE特征选择算法对大规模数据进行预处理,提高学习的速度和精度。采用核向量机对处理后的大规模数据进行学习,核向量机将标准支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而减少了训练过程中的时间复杂度和空间复杂度。实验结果表明,核向量机在对大规模数据进行学习时,计算复杂度比标准支持向量机低,训练速度快且耗费空间少。将特征选择算法与核向量机相结合,是应用于大规模机器学习的一种有效方法。
【作者单位】:西安石油大学计算机学院
【基金】:国家自然科学基金项目(40872087)的资助
【分类号】:TP181

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