一種求解分類問題的新算法

本文提出了基于支持向量回歸機(SVR)的一種新分類算法.它和標準的支持向量機(SVM)不同:標準的支持向量機(SVM)采用固定的模度量間隔且最優(yōu)化問題與參數(shù)有關.本文中我們可以用任意模度量間隔,得到的最優(yōu)化問題是無參數(shù)的線性規(guī)劃問題,避免了參數(shù)選擇.數(shù)值試驗表明了該算法的有效性.

作 者： 秦如新 陳靜 鄧乃揚 Qin Ruxin Chen Jing Deng Naiyang   作者單位： 中國農(nóng)業(yè)大學理學院,北京,100083  刊 名： 運籌學學報  ISTIC PKU 英文刊名： OPERATIONS RESEARCH TRANSACTIONS  年，卷(期)： 2008 12(2)  分類號： O22  關鍵詞： 運籌學   線性規(guī)劃   支持向量機   模   無參數(shù)化   Operations research   linear programming   support vector machines   norm   parameterless  

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