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学习理论的一个关键算法的稀疏逼近
1
作者
杨辉华
王行愚
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期688-693,共6页
Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(Akeyalgorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是"支持向量"。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少"...
Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(Akeyalgorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是"支持向量"。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少"支持向量",并具备良好的推广能力。将SKA应用于两个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)进行比较,验证了SKA的有效性。
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关键词
一个关键算法
稀疏逼近
支持向量机
正则化
二次损失函数
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题名
学习理论的一个关键算法的稀疏逼近
1
作者
杨辉华
王行愚
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
桂林电子工业学院计算机系
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第6期688-693,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312200)
国家自然科学基金项目(69974014)
文摘
Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(Akeyalgorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是"支持向量"。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少"支持向量",并具备良好的推广能力。将SKA应用于两个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)进行比较,验证了SKA的有效性。
关键词
一个关键算法
稀疏逼近
支持向量机
正则化
二次损失函数
Keywords
a key algorithm
sparse approximation
support vector machines
regularization
squared loss function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O235 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
学习理论的一个关键算法的稀疏逼近
杨辉华
王行愚
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
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