2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、在模式識(shí)別領(lǐng)域,訓(xùn)練SVM的問(wèn)題最優(yōu)轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)多變量的二次規(guī)劃問(wèn)題,隨著樣本數(shù)目的增多,經(jīng)典的求解算法面臨著存儲(chǔ)空間太大的困難.目前,解決大樣本分類(lèi)問(wèn)題的主要方法是分解算法.由于需要不斷地選擇工作集,并且受傳統(tǒng)優(yōu)化方法的影響,工作集中的元素個(gè)數(shù)又不能太多,因此分解算法一般比較慢.2001年,基于矩陣降階求逆的思想,Mangasarian提出了一種高效的迭代算法——拉格朗日支撐矢量機(jī)(LSVM).對(duì)于線性分類(lèi)問(wèn)題,該算法是目前最快的.

2、但是,它不能解決大樣本的非線性分類(lèi)問(wèn)題.為了充分利用分解算法和LSVM的優(yōu)點(diǎn),我們?cè)赟VM<'Light>分解算法的基礎(chǔ)上對(duì)LSVM進(jìn)行了改進(jìn),提出了高效率的訓(xùn)練算法ELSVM(Extended Lagrange Support Vector Machine).該文從理論上證明了ELSVM算法的收斂性.作者對(duì)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)測(cè)試集中的若干測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試,將ELSVM算法與SVM<'Light>算法、LSVM算法的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行了比較.結(jié)果

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