【摘 要】
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针对在支持向量机研究中，传统的优化方法无法处理规模不断扩大的训练集问题，为开发适应大样本的训练算法，利用LS-SVM（Least Square Support Vector Machines），提出了一种自适应迭代
【机 构】
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华南理工大学数学科学学院,华南理工大学计算机科学与工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院
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针对在支持向量机研究中，传统的优化方法无法处理规模不断扩大的训练集问题，为开发适应大样本的训练算法，利用LS-SVM（Least Square Support Vector Machines），提出了一种自适应迭代算法。在该算法的训练过程中，块增量学习和逆学习交替进行，能够自动得到一个小的支持向量集。将该算法与SVMLight在支持向量数量方面进行了比较，计算了UCI（University of California-Irvine）中的6个数据集和著名的Checkboard问题。结果表明，该自适应迭代算法
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