鲁棒支持向量机相关论文
带噪声的大规模数据分类问题是数据挖掘中的重要研究内容。支持向量机作为一种经典的数据挖掘技术,因其具有较强的泛化能力而被广......
针对非平稳观测系统的噪声,考虑了白噪、色噪声和尖点噪声同时存在的情况,通过变形转化,将系统噪声表示成白噪的形式,首次给出了统......
在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感......
基于非凸光滑损失的鲁棒支持向量机分类模型对异常点具有鲁棒性,但已有求解算法需迭代求解二次规划,计算量大且收敛速度慢,不适合......
