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1、本文介紹了準(zhǔn)線性支持向量機(jī)的理論,并提出了一種改進(jìn)的序列最小優(yōu)化算法來用于準(zhǔn)線性支持向量機(jī)的訓(xùn)練。準(zhǔn)線性支持向量機(jī)是具有準(zhǔn)線性核函數(shù)的支持向量機(jī),通過恰當(dāng)?shù)卣{(diào)整準(zhǔn)線性核函數(shù)的構(gòu)成,可以防止機(jī)器學(xué)習(xí)中的過學(xué)習(xí)問題。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候,支持向量機(jī)的訓(xùn)練問題相當(dāng)于解一個(gè)很龐大的二次規(guī)劃問題,很耗費(fèi)時(shí)間和內(nèi)存,用常規(guī)的解二次規(guī)劃問題的方法是解不出來的,序列最小優(yōu)化算法是當(dāng)前最常用的解這類問題的算法。在這篇論文里,我們把在構(gòu)成準(zhǔn)線性核函數(shù)時(shí)獲
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