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支持向量机是一种非常优秀的机器学习技术,求解大规模二次规划问题是训练SVM的关键.该文提出了一种改进方法,保持计算代价与优化步长之间的平衡,从而加速收敛,缩短训练时间.实验结果表明,在大数据集的情况下,该方法是十分有效的.
基于平衡策略的SMO改进算法
【摘 要】
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支持向量机是一种非常优秀的机器学习技术,求解大规模二次规划问题是训练SVM的关键.该文提出了一种改进方法,保持计算代价与优化步长之间的平衡,从而加速收敛,缩短训练时间.
【机 构】
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西安交通大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年12期
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