【摘 要】
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支持向量机(SVM)的性能与SVM参数的选择有关.SVM参数的优化需要一个准则.针对核函数选择RBF形式的情况,提出了一个新的SVM参数优化的准则,称作导数平方和准则.与著名的SVM参
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支持向量机(SVM)的性能与SVM参数的选择有关.SVM参数的优化需要一个准则.针对核函数选择RBF形式的情况,提出了一个新的SVM参数优化的准则,称作导数平方和准则.与著名的SVM参数优化方法如交叉验证或Radius/Margin Bound准则方法相比,利用提出的参数优化准则得到的分类面能够在原空间对样本集"平分秋色",体现了SVM分类器的结构风险最小化的原则,而且算法简单、计算量小、更易于实现.
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