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增量式最小二乘法分类器与增量式支持向量机的对比
被引量：
3
1
作者
朱真峰
郭跃飞
薛向阳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第3期493-498,共6页
在处理大规模数据时,近似支持向量机及其增量式版本(ISVM)是一种比传统支持向量机更加简单而有效的分类器.但在处理高维数据时,由于ISVM通过计算矩阵的逆来更新模型参数,这使得其计算效果有待提高.针对上述问题,本文提出了基于最小二乘...
在处理大规模数据时,近似支持向量机及其增量式版本(ISVM)是一种比传统支持向量机更加简单而有效的分类器.但在处理高维数据时,由于ISVM通过计算矩阵的逆来更新模型参数,这使得其计算效果有待提高.针对上述问题,本文提出了基于最小二乘法的增量式方法.该增量式方法通过对矩阵运算的恒等推导,把矩阵求逆问题转变成了除法运算,得到了简单的模型参数更新公式,从而获得了和ISVM同样的预测精度,且在处理高维数据时运行效率更高.在合成数据及图像和生物数据上的试验表明该增量式方法优于ISVM方法.
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关键词
监督学习
增量式
学习
增量式
近似支持向量机
高维
增量式最小二乘法
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职称材料
题名
增量式最小二乘法分类器与增量式支持向量机的对比
被引量：
3
1
作者
朱真峰
郭跃飞
薛向阳
机构
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第3期493-498,共6页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2010CB327906)资助
国家自然科学基金项目(60873178
+1 种基金
60875003)资助
上海市研究与发展基金项目(08511500902)资助
文摘
在处理大规模数据时,近似支持向量机及其增量式版本(ISVM)是一种比传统支持向量机更加简单而有效的分类器.但在处理高维数据时,由于ISVM通过计算矩阵的逆来更新模型参数,这使得其计算效果有待提高.针对上述问题,本文提出了基于最小二乘法的增量式方法.该增量式方法通过对矩阵运算的恒等推导,把矩阵求逆问题转变成了除法运算,得到了简单的模型参数更新公式,从而获得了和ISVM同样的预测精度,且在处理高维数据时运行效率更高.在合成数据及图像和生物数据上的试验表明该增量式方法优于ISVM方法.
关键词
监督学习
增量式
学习
增量式
近似支持向量机
高维
增量式最小二乘法
Keywords
supervised learning
incremental learning
incremental proximal support vector machine
high dimensionality
incremen-tal least squares
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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出处
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1
增量式最小二乘法分类器与增量式支持向量机的对比
朱真峰
郭跃飞
薛向阳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
3
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