贪婪支持向量机的分析及应用
【摘要】:支持向量机推广性能的分析是机器学习中的一项重要内容。依据可通过最小化本性支持向量个数来构造支持向量机的思路,结合稀疏学习,从贪婪方法的角度出发,提出了一种新的支持向量机,称之为贪婪支持向量机。利用UCI数据库中的乳腺癌数据集来测试贪婪支持向量机算法在平衡估计精确性和解的稀疏性方面的性能。针对设计的贪婪支持向量机,利用经验过程中的方法,得到这一类型支持向量机的推广性能。
|
|
|
|
1 |
王彦春,段云卿;用改进的BP网络预测油气[J];科技通报;1997年02期 |
2 |
孙晓艳,李飒,马远良;权值光滑BP算法:一种改善网络推广性能的方法[J];系统仿真学报;2001年01期 |
3 |
杨钟瑾;;核函数支持向量机[J];计算机工程与应用;2008年33期 |
4 |
徐图;何大可;;超球体多类支持向量机理论[J];控制理论与应用;2009年11期 |
5 |
王华丽;;统计学习理论及其研究进展[J];科技创新导报;2011年29期 |
6 |
李应红;尉询楷;;一种基于广义逆的机器学习新方法[J];控制工程;2007年S3期 |
7 |
闫志刚;杜培军;;多类支持向量机推广性能分析[J];数据采集与处理;2009年04期 |
8 |
王尧广,刘泽民,周正;多层结构神经网络的等误差范围逼近与收缩学习方法及其应用[J];电子学报;1992年10期 |
9 |
闫志刚;杜培军;;H-SVMs的构造方法[J];东南大学学报(自然科学版);2009年S1期 |
10 |
邹 斌;李落清;万成高;;基于β-混合序列的学习机器的相对一致收敛速率的界(英文)[J];工程数学学报;2008年03期 |
11 |
董云杰;邱熔胜;;基于支持向量机与极端保守在线算法相结合的多类分类器[J];模式识别与人工智能;2003年04期 |
12 |
顾明亮;夏玉果;张长水;;基于支撑矢量机的汉语方言辨识[J];计算机工程与应用;2007年29期 |
13 |
刘毅;王海清;李平;;基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用[J];化工学报;2008年10期 |
14 |
戴群;陈松灿;王喆;;一个基于自组织特征映射网络的混合神经网络结构(英文)[J];软件学报;2009年05期 |
15 |
孙建平;王逢瑚;曹军;胡英成;;基于小波神经网络的木质材料缺陷模式识别[J];振动、测试与诊断;2009年03期 |
16 |
丁晓剑;赵银亮;;双边界支持向量机的理论研究与分析[J];北京邮电大学学报;2010年02期 |
17 |
赵矿所,林钧清;神经网络在舰船噪声识别中的应用[J];舰船科学技术;1995年06期 |
18 |
章新华,林良骥,王骥程,骆正清;基于多神经网络融合的声纳目标分类[J];控制与决策;1997年04期 |
19 |
杨强,吴中福,余萍,钟将;一种新型支持向量机[J];重庆大学学报(自然科学版);2005年02期 |
20 |
吴建生,金龙;神经网络的统计学习理论基础[J];广西科学院学报;2005年02期 |
|