【摘 要】
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本文针对支持向量机计算复杂度过高的问题,提出一种基于抽样的两阶段的快速训练算法,加快支持向量机训练速度.该方法是在序贯最小优化算法的基础上,对训练过程的改进,首先在
【机 构】
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东北大学自然语言处理实验室,沈阳,110004
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本文针对支持向量机计算复杂度过高的问题,提出一种基于抽样的两阶段的快速训练算法,加快支持向量机训练速度.该方法是在序贯最小优化算法的基础上,对训练过程的改进,首先在数据集中随机抽取少量数据,用序贯最小优化算法训练近似的分类函数,按规则选取结果集,再与原始数据集合为新的数据集进行第二阶段的训练.实验结果表明,基于抽样的两阶段的训练方法,可以显著地减少训练的时间和空间,同时保证可比较的分类性能.
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