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支持向量机中的核参数选择问题

齐志泉  田英杰  徐志洁  
【摘要】:核函数中的参数选择是支持向量机中的一个很重要的问题,它直接影响模型的推广能力。通过最速下降法求LOO上界的极小点来确定核参数是一种新的核参数选择方法。由于该方法易陷入局部最优解,提出了一种基于混合遗传算法求解LOO上界极小点的核参数选择方法。实验证明,通过该方法选择出来的核参数能够提高分类精度,具有实用性。

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