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贾佳

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：上海生物信息技术研究中心更多>>
发文基金：上海市教育委员会创新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篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇向量
  • 1篇SVM
  • 1篇KKT条件

机构

  • 1篇上海理工大学
  • 1篇上海生物信息...

作者

  • 1篇魏赟
  • 1篇贾佳

传媒

  • 1篇电子科技

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法被引量：8
2016年
针对传统支持向量机(SVM)增量算法,在学习过程中因基于局部最优解而可能舍弃含隐性信息的非支持向量样本,以及对于新增样本需全部进行训练的缺点,文中提出一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法。该方法利用壳向量的特性保留了训练样本集中可能含隐性信息的非支持向量,并只将违反KKT条件的增量样本加入新的训练集,从而提高运算效率。通过对公共数据集Abalone和Balance Scale的实验表明,新算法在属性列数较多的数据集上分类效果更明显。
茅嫣蕾魏赟贾佳
关键词：SVMKKT条件
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