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基于无约束优化的最小二乘支撑向量机
1
作者
熊福松
王晓明
朱香卫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期2297-2300,共4页
为了解决最小二乘支撑向量机(LSSVM)优化问题需要耗费大量时间的问题,提出了利用牛顿优化法来解决LSSVM优化问题的方法(称为Newton-LSSVM)。首先把LSSVM优化问题转化为无约束化优化问题的形式,然后再采用牛顿优化法来迭代求解。实验结...
为了解决最小二乘支撑向量机(LSSVM)优化问题需要耗费大量时间的问题,提出了利用牛顿优化法来解决LSSVM优化问题的方法(称为Newton-LSSVM)。首先把LSSVM优化问题转化为无约束化优化问题的形式,然后再采用牛顿优化法来迭代求解。实验结果表明,该方法在大幅度减少LSSVM算法的训练时间开销的同时,能够获得与采用传统优化方式求解LSSVM优化问题一样的泛化能力。
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关键词
监督学习
最小二乘支撑向量机
优化算法
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职称材料
题名
基于无约束优化的最小二乘支撑向量机
1
作者
熊福松
王晓明
朱香卫
机构
南京铁道职业技术学院信息工程系
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期2297-2300,共4页
文摘
为了解决最小二乘支撑向量机(LSSVM)优化问题需要耗费大量时间的问题,提出了利用牛顿优化法来解决LSSVM优化问题的方法(称为Newton-LSSVM)。首先把LSSVM优化问题转化为无约束化优化问题的形式,然后再采用牛顿优化法来迭代求解。实验结果表明,该方法在大幅度减少LSSVM算法的训练时间开销的同时,能够获得与采用传统优化方式求解LSSVM优化问题一样的泛化能力。
关键词
监督学习
最小二乘支撑向量机
优化算法
Keywords
supervised learning
Least Square Support Vector Machine （ LSSVM）
optimization algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于无约束优化的最小二乘支撑向量机
熊福松
王晓明
朱香卫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
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