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基于多样本的在线支持向量回归算法

曹葵康  沈海斌  
【摘要】:提出一种针对多样本的在线支持向量回归(SVR)算法,以解决目前SVR在线训练算法每次只能处理1个样本的问题.算法以拉格朗日乘数法和库恩-塔克(KKT)条件为基础,逐步改变样本的系数,并在每次迭代中保持原来的样本满足KKT条件,最终使所有训练样本满足KKT条件.实验表明,该方法可有效更新SVR模型,且计算效率相比于基于单样本的在线回归算法有较大的优势.

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