本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的v-支持向量回歸機(jī)的v解路徑算法

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【摘要】：v-支持向量回歸機(jī)(v-support vector regression,v-SVR)的對(duì)偶形式與ε-支持向量回歸機(jī)的對(duì)偶形式相比增加了一個(gè)額外的不等式約束,截止目前還沒有找到有效且可行的v-SVR的v解路徑算法。針對(duì)Loosli等人提出的v-SVR的v解路徑算法存在路徑不可更新的問題,提出了改進(jìn)的v-SVR的v解路徑算法。該算法基于v-SVR的修改形式及Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件,通過引入新的變量和附加項(xiàng)的策略,能夠有效地避免在絕緣增量調(diào)整過程中存在的沖突和異常,并最終經(jīng)過有限次數(shù)迭代擬合出整個(gè)v解路徑。理論分析和仿真結(jié)果表明,該算法是有效且可行的。
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器學(xué)習(xí) 模型選擇 v-支持向量回歸機(jī) v解路徑
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273131) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金項(xiàng)目(BY2013015-39)資助課題
【分類號(hào)】：TP181
【正文快照】： 0引言由文獻(xiàn)[1]提出的支持向量機(jī)(support vector ma-chine,SVM)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它能夠有效地處理小樣本學(xué)習(xí)問題,具備良好的泛化能力。目前,SVM已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最為流行的方法之一。然而,仍有一些未解決的問題需要進(jìn)行深入的研究,其中之一就是如

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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本文編號(hào)：891131