本文選題：非半正定核　切入點(diǎn)：SMO算法　出處：《系統(tǒng)工程》2017年04期

【摘要】：大數(shù)據(jù)背景下,如何對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。序列最小最優(yōu)化(SMO)算法是實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)(SVM)對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的有效算法。現(xiàn)有算法假定核函數(shù)是正定或半正定,限制了核函數(shù)的選擇。為解決這一不足,提出了針對(duì)非半正定核v-SVR的SMO算法。所提算法不僅適用于非半正定核,而且具有較好的回歸精度。
[Abstract]:Under the background of big data, How to mine mass data is a hot issue in current research. The sequential minimum optimization algorithm is an effective algorithm to realize support vector machine (SVM) mining for big data. The existing algorithms assume that the kernel function is positive definite or semidefinite. In order to solve this problem, the SMO algorithm for nonpositive semidefinite kernel v-SVR is proposed. The proposed algorithm is not only suitable for non-positive semidefinite kernel, but also has good regression accuracy.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71401080) 2014年度全國統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(2014LZ42) 國家留學(xué)基金委項(xiàng)目(201508320059)
【分類號(hào)】：TP181

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1 周曉劍;馬義中;朱嘉鋼;劉利平;汪建均;;求解非半正定核Huber-支持向量回歸機(jī)問題的序列最小最優(yōu)化算法[J];控制理論與應(yīng)用;2010年09期

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本文編號(hào)：1680841