一种快速SVM学习算法

被引：6

作者：

杨静宇

魏兴国

孙怀江

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术系

来源：

关键词：

模式识别; 机器学习; 支持向量机; 学习算法;

D O I：

10.14177/j.cnki.32-1397n.2003.05.013

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

介绍了支持向量机用于解决模式分类问题的基本原理和学习算法 ,在对SMO算法进行深入分析的基础上 ,提出了一种改进的分解算法GD ,较好地解决了训练过程中子问题的求解复杂度和迭代次数及效率之间的矛盾。实验表明 ,该算法能够大大缩短非线性核支持向量机的训练时间。

引用

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