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一种改进序贯最小优化算法的方法
被引量:
2
1
作者
项堃
喻莹
《现代电子技术》
2013年第8期17-19,共3页
序贯最小优化算法(SMO)是支持向量机(SVM)训练算法中一种十分有效的改进方法,但针对大规模样本数据时,SMO训练速度仍比较慢。为了提高训练速度,在基本保持训练精度的前提下,提出了一种改进优化策略:即跳过部分与精度无关的向量集、提前...
序贯最小优化算法(SMO)是支持向量机(SVM)训练算法中一种十分有效的改进方法,但针对大规模样本数据时,SMO训练速度仍比较慢。为了提高训练速度,在基本保持训练精度的前提下,提出了一种改进优化策略:即跳过部分与精度无关的向量集、提前结束循环、松弛KKT条件以便收缩工作集。经过几个著名的数据集的试验结果表明,此策略可以大幅缩短SMO的训练时间,并且精度没有明显变化。
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关键词
支持向量机
序贯最小优化算法
去除无关向量
收缩工作集
下载PDF
职称材料
题名
一种改进序贯最小优化算法的方法
被引量:
2
1
作者
项堃
喻莹
机构
华中师范大学计算机学院
出处
《现代电子技术》
2013年第8期17-19,共3页
文摘
序贯最小优化算法(SMO)是支持向量机(SVM)训练算法中一种十分有效的改进方法,但针对大规模样本数据时,SMO训练速度仍比较慢。为了提高训练速度,在基本保持训练精度的前提下,提出了一种改进优化策略:即跳过部分与精度无关的向量集、提前结束循环、松弛KKT条件以便收缩工作集。经过几个著名的数据集的试验结果表明,此策略可以大幅缩短SMO的训练时间,并且精度没有明显变化。
关键词
支持向量机
序贯最小优化算法
去除无关向量
收缩工作集
Keywords
SVM
SMO
unrelated vector of removing
shrink of working set
分类号
TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进序贯最小优化算法的方法
项堃
喻莹
《现代电子技术》
2013
2
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