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《第六届全国计算机应用联合学术会议论文集》2002年
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一种改进的SMO算法

宋普云  沈雪勤  吴清  
【摘要】:本文中提出了一种改进的SMO算法。考虑到Platt's SMO大部分时间花费在决策函数的计算上,提出了一种改进的寻找优化算子的试探法,并赋予了errir-cache新的含义。最后给出一些实验结果,说明改进的SMO算法优于原始的SMO算法。
【作者单位】:河北工业大学信息学院计算机系474# 河北工业大学信息学院计算机系474# 河北工业大学信息学院计算机系474#
【关键词】:统计学习理论 机器学习 支持向量机 SMO
【分类号】:TP301.6
【正文快照】:
1. 引言 支持向量机SVM(Support Vector Mchine)足ATT Bell实验室的v.Vapnilk基于结构风险最小化原则[1,2]提出的针对分类问题的统计学习理论。它的数学模型可以归结为一个有约束的二次规划问题。如何快速准确地解这个二次规划,是SVM推广应用中的一个重要环节。 最近,出现了

【共引文献】
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