迭代再权方法相关硕士博士期刊学术论文 - 信丰网

迭代再权方法相关论文

迭代再权q范数正则化LS SVM分类算法

提出一种迭代再权q范数正则化最小二乘支持向量机（LS SVM）分类算法。该算法通过交叉校验过程选择正则化范数的阶次q（0......

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迭代再权方法 q范数最小二乘支持向量机正则化特征选择分类算法 iterative reweighted method q-norm Least Squa

p范数正则化支持向量机分类算法

L2范数罚支持向量机(Support vector machine,SVM)是目前使用最广泛的分类器算法之一,同时实现特征选择和分类器构造的L1范数和L0......

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迭代再权方法 p范数(0< p≤2) 支持向量机特征选择稀疏化模型高维小样本数据

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