【摘 要】
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支撑向量机方法是近年来兴起的一种重要的机器学习方法,主要应用于信息分类问题.其核心技巧是利用高维超平面将需要被分类的信息分开,并且使得类与类之间的距离最大化.在训练
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支撑向量机方法是近年来兴起的一种重要的机器学习方法,主要应用于信息分类问题.其核心技巧是利用高维超平面将需要被分类的信息分开,并且使得类与类之间的距离最大化.在训练支撑向量机的过程中所面临的最大问题是需要求解一个大规模的二次规划问题.这个二次规划问题可以在优化理论的框架下被解决.该文针对支撑向量机中遇到的这类特殊的二次规划问题给出了很好的解决方案.该方法整合了"初值技巧"和"动态权"技巧.从数值试验的结果可以看出,该方法提高了训练模型的准确度和计算速度.这一方法还被应用于数字手写检索中,被证明是一种行之有效的方法.
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