【摘 要】
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针对传统支持向量机无法适应大规模问题,通过引入加权线性损失函数,取代标准支持向量机的Hinge损失,提出一种加权线性损失支持向量机WLSVM（Weighted Linear Loss Support Vect
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院,北京工业大学软件学院
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针对传统支持向量机无法适应大规模问题,通过引入加权线性损失函数,取代标准支持向量机的Hinge损失,提出一种加权线性损失支持向量机WLSVM（Weighted Linear Loss Support Vector Machine）。它的主要方法是：（1）通过对线性损失增加权重,提出对不同位置上的训练点给出不同惩罚,在一定程度上避免了过度拟合,增强了泛化能力。（2）仅需计算非常简单的数学表达式就可获得分类超平面,且方便解决大规模问题。通过在合成和真实数据集上的试验,结果表明：WLSVM的分类精度高于SVM和
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