计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
11期
194-196,207
,共4页
近似支持向量机%密度加权%增量%稀疏性
近似支持嚮量機%密度加權%增量%稀疏性
근사지지향량궤%밀도가권%증량%희소성
近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,有解析解,但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量.为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中选取最基本的支持向量.实验表明,IDWPSVM方法与SVM,PSVM和DWPSVM方法相比,其精度相似,收敛速度快,可有效地控制近似支持向量机的稀疏性.
近似支持嚮量機(PSVM)是一箇正則化最小二乘問題,有解析解,但是它失去瞭支持嚮量機(SVM)的稀疏性,使得所有的訓練樣例都成為支持嚮量.為瞭有效地控製近似支持嚮量機的稀疏性,提齣瞭增量密度加權近似支持嚮量機(IDWPSVM),它在訓練集中選取最基本的支持嚮量.實驗錶明,IDWPSVM方法與SVM,PSVM和DWPSVM方法相比,其精度相似,收斂速度快,可有效地控製近似支持嚮量機的稀疏性.
근사지지향량궤(PSVM)시일개정칙화최소이승문제,유해석해,단시타실거료지지향량궤(SVM)적희소성,사득소유적훈련양례도성위지지향량.위료유효지공제근사지지향량궤적희소성,제출료증량밀도가권근사지지향량궤(IDWPSVM),타재훈련집중선취최기본적지지향량.실험표명,IDWPSVM방법여SVM,PSVM화DWPSVM방법상비,기정도상사,수렴속도쾌,가유효지공제근사지지향량궤적희소성.
