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陈卫民

作品数：2 被引量：0H指数：0
供职机构：南京航空航天大学自动化学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇优化算法
  • 1篇缓存
  • 1篇本约

机构

  • 2篇南京航空航天...

作者

  • 2篇陈卫民
  • 1篇宋晓峰
  • 1篇姜斌

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于预备工作集的最小序列优化算法
2007年
为了提高支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了一种新的工作集选择策略——预备工作集策略:在SMO中,利用可行方向策略提取最大违反对的同时,从核缓存cache中提取违反KKT条件程度最大的一系列样本组成预备工作集,为此后历次SMO迭代优化提供工作集。该方法提高了核缓存的命中率,减少了工作集选择的代价。理论分析和实验结果表明,预备工作集策略能够很好地胜任待优化的工作集,加快了支持向量机求解大规模问题的训练速度。
陈卫民宋晓峰姜斌
关键词：支持向量机
海量样本下的支持向量机研究
支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。由于其出色的学习性能，近年来已成为机器学习界的研究热点，并在很多领域都得到了成功的应用，如生物信息学、人脸...
陈卫民
关键词：支持向量机
文献传递
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