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支持向量机增广拉格朗日方法的探究

刘勇进  刘梅娇  张伟伟  
【摘要】:支持向量机是机器学习中一种非常重要的分类方法,它在文本分类、语音识别、图像分析、信息安全等诸多领域均有重要的应用.提出了基于支持向量机对偶问题的一种非精确增广拉格朗日算法,讨论了所提算法的收敛性结果,并利用支持向量机模型的稀疏特性,结合矩阵不完全Cholesky分解以及Sherman-Morrison-Woodbury公式等程序实现技巧,极大地减少了所提算法的时间与空间复杂度.数值结果验证了提出算法的可行性和高效性.

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