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基于活跃集迭代法的支持向量机快速增量学习算法
基于活跃集迭代法的支持向量机快速增量学习算法
来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 7次 | 上传用户:beemoon
【摘 要】
:
介绍了一种新的支持向量机(SVM),其优化问题的对偶问题为具有简单界约束的凸二次规划问题;探讨了将活跃集迭代法运用于这种SVM的学习算法以及初始活跃集的选取问题;针对增量学习和大规模学习问题,提出了基于活跃集迭代法的SVM快速增量学习算法;实验验证了算法的有效性。
【作 者】
:
陶亮
【机 构】
:
安徽大学计算机科学与技术学院
【出 处】
:
系统仿真学报
【发表日期】
:
2006年11期
【关键词】
:
支持向量机
增量学习
活跃集迭代法
凸二次规划
support vector machines
incremental learning
active se
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(No.60375010,No60572128),安徽大学人才队伍建设项目和创新团队基金资助.
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介绍了一种新的支持向量机(SVM),其优化问题的对偶问题为具有简单界约束的凸二次规划问题;探讨了将活跃集迭代法运用于这种SVM的学习算法以及初始活跃集的选取问题;针对增量学习和大规模学习问题,提出了基于活跃集迭代法的SVM快速增量学习算法;实验验证了算法的有效性。
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