论文部分内容阅读
在传统SVM的分类求解算法中，由于严格凸的无约束最优化问题中单变量函数x＋是不可微的，不能使用通常的最优化的算法进行求解。三次Hermite插值多项式光滑的支持向量机模型采用的是一种多项式光滑技术，用三次Hermite插值多项式代替单变量函数x＋，将原来不可微的模型变为可微的模型，并且给出了三次Hermite插值多项式光滑化单变量函数x＋的推导过程。使用UCI机器学习数据集中的数据，通过实验验证了该模型的有效性。