计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
17期
74-76
,共3页
支持向量机%回归%序列最小优化
支持嚮量機%迴歸%序列最小優化
지지향량궤%회귀%서렬최소우화
在Smola和Sch(o)lkopf的SMO算法中,由于使用了单一的极限值而使得算法的效果没有完全表现出来.使用KKT条件来检验二次规划问题,使用两个极限参量来对回归SMO算法进行改进.通过对比实验,这一改进算法在执行速度上表现出了非常好的性能.
在Smola和Sch(o)lkopf的SMO算法中,由于使用瞭單一的極限值而使得算法的效果沒有完全錶現齣來.使用KKT條件來檢驗二次規劃問題,使用兩箇極限參量來對迴歸SMO算法進行改進.通過對比實驗,這一改進算法在執行速度上錶現齣瞭非常好的性能.
재Smola화Sch(o)lkopf적SMO산법중,유우사용료단일적겁한치이사득산법적효과몰유완전표현출래.사용KKT조건래검험이차규화문제,사용량개겁한삼량래대회귀SMO산법진행개진.통과대비실험,저일개진산법재집행속도상표현출료비상호적성능.
