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最优化理论的支持向量机学习算法研究 博士学位论文

更新时间：2018-12-23 23:18:01 大小：24M 上传用户：sun2152查看TA发布的资源 标签：最优化理论支持向量机 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(1) 举报

资料介绍

支持向量机是借助优化方法解决机器学习问题的新工具.近年来，支持向量


机越来越受到人们的广泛关注，在其理论研究和算法实现方面都取得了重大进展，


成为机器学习领域的前沿热点课题.


支持向量机将机器学习问题转化为优化问题，并应用优化理论构造算法.优


化理论是支持向量机的重要理论基础之一，本文主要从优化理论和方法的角度对


支持向量机进行研究。主要内容如下：

1.对最小二乘支持向量机进行研究.提出一类训练最小二乘支持向量机的条


件预优共u梯度法.当训练样本的个数较大时，最小二乘支持向量机需要求解高


阶线性方程组，利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶，为了提


高收敛速度，克服数值的不稳定性，采用条件预优共扼梯度法求解低阶的线性方


程组，大大提高了最小二乘支持向量机的训练速度。


部分文件列表

文件名 大小
基于最优化理论的支持向量机学习算法研究.pdf 24M

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全部评论(1)

  • 2019-12-17 10:00:50bbybbx

    挺不错的，学到了很多

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