计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
29期
179-181
,共3页
支持向量机%Hermite插值%多项式光滑
支持嚮量機%Hermite插值%多項式光滑
지지향량궤%Hermite삽치%다항식광활
在传统SVM的分类求解算法中,由于严格凸的无约束最优化问题中单变量函数x+是不可微的,不能使用通常的最优化的算法进行求解.三次Hermite插值多项式光滑的支持向量机模型采用的是一种多项式光滑技术,用三次Hermite插值多项式代替单变量函数x+将原来不可微的模型变为可微的模型,并且给出了三次Hermite插值多项式光滑化单变量函数x+的推导过程.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过实验验证了该模型的有效性.
在傳統SVM的分類求解算法中,由于嚴格凸的無約束最優化問題中單變量函數x+是不可微的,不能使用通常的最優化的算法進行求解.三次Hermite插值多項式光滑的支持嚮量機模型採用的是一種多項式光滑技術,用三次Hermite插值多項式代替單變量函數x+將原來不可微的模型變為可微的模型,併且給齣瞭三次Hermite插值多項式光滑化單變量函數x+的推導過程.使用UCI機器學習數據集中的數據,通過實驗驗證瞭該模型的有效性.
재전통SVM적분류구해산법중,유우엄격철적무약속최우화문제중단변량함수x+시불가미적,불능사용통상적최우화적산법진행구해.삼차Hermite삽치다항식광활적지지향량궤모형채용적시일충다항식광활기술,용삼차Hermite삽치다항식대체단변량함수x+장원래불가미적모형변위가미적모형,병차급출료삼차Hermite삽치다항식광활화단변량함수x+적추도과정.사용UCI궤기학습수거집중적수거,통과실험험증료해모형적유효성.
