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1、塊算法和分解算法是支持向量機(jī)的兩個(gè)主要迭代算法，序貫最小優(yōu)化算法是一種特殊的分解算法，將工作集的樣本個(gè)數(shù)固定為兩個(gè)，帶來(lái)的直接后果是迭代次數(shù)的增加，當(dāng)原始訓(xùn)練集的樣本個(gè)數(shù)太多時(shí)，序貫最小優(yōu)化算法就有待改進(jìn).針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，運(yùn)用壓縮的思想就可以改進(jìn)算法，樣本取樣序貫最小優(yōu)化算法就是基于這種思想的.但由于樣本取樣具有隨機(jī)性和復(fù)雜性，如何能有效的縮減取樣的范圍是改進(jìn)該算法的主要方向.由于支持向量全在邊界上，而非支持向量對(duì)結(jié)果沒(méi)有影響，通過(guò)某種準(zhǔn)
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