已閱讀1頁，還剩48頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、塊算法和分解算法是支持向量機(jī)的兩個(gè)主要迭代算法，序貫最小優(yōu)化算法是一種特殊的分解算法，將工作集的樣本個(gè)數(shù)固定為兩個(gè)，帶來的直接后果是迭代次數(shù)的增加，當(dāng)原始訓(xùn)練集的樣本個(gè)數(shù)太多時(shí)，序貫最小優(yōu)化算法就有待改進(jìn).針對(duì)這個(gè)問題，運(yùn)用壓縮的思想就可以改進(jìn)算法，樣本取樣序貫最小優(yōu)化算法就是基于這種思想的.但由于樣本取樣具有隨機(jī)性和復(fù)雜性，如何能有效的縮減取樣的范圍是改進(jìn)該算法的主要方向.由于支持向量全在邊界上，而非支持向量對(duì)結(jié)果沒有影響，通過某種準(zhǔn)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 支持向量機(jī)預(yù)處理算法與學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 支持向量機(jī)改進(jìn)算法的研究.pdf
- 基于空間旋轉(zhuǎn)的支持向量機(jī)改進(jìn)算法.pdf
- 支持向量機(jī)改進(jìn)算法及應(yīng)用研究.pdf
- 多類支持向量機(jī)算法的研究和改進(jìn).pdf
- 支持向量機(jī)的重建模型及其SMO法研究.pdf
- 支持向量機(jī)訓(xùn)練算法實(shí)現(xiàn)及其改進(jìn).pdf
- 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的入侵檢測算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的人臉識(shí)別改進(jìn)算法.pdf
- 基于支持向量機(jī)的改進(jìn)的密度聚類算法研究.pdf
- 基于遺傳算法的改進(jìn)支持向量機(jī)財(cái)務(wù)預(yù)警研究.pdf
- 模糊支持向量機(jī)算法研究.pdf
- 支持向量機(jī)訓(xùn)練算法研究.pdf
- 基于粒子群思想改進(jìn)支持向量機(jī)優(yōu)化算法的研究.pdf
- 面向非平衡數(shù)據(jù)分類的支持向量機(jī)改進(jìn)算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)蟻群算法的支持向量機(jī)研究及應(yīng)用.pdf
- 基于邊界向量預(yù)選的支持向量機(jī)算法研究.pdf
- 支持向量機(jī)改進(jìn)及其應(yīng)用.pdf
- 支持向量機(jī)算法改進(jìn)和光譜定量識(shí)別方法的研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論