共 5 条
- [4] 数据挖掘中的新方法[M]. 科学出版社 , 邓乃扬, 2004
- [5] SSVM: A Smooth Support Vector Machine for Classification[J] . Yuh-Jye Lee,O.L. Mangasarian. Computational Optimization and Applications . 2001 (1)
光滑支持向量机两种求解算法的比较
被引：2
作者：
李广明
刘群锋
机构：
[1] 东莞理工学院计算机学院
来源：
基金：
广东省科技计划;
关键词：
分类;
支持向量机;
Newton-Armijo法;
BFGS-Armijo法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
BFGS-Armijo法和Newton-Armijo法是求解光滑模型的常用算法。分别列出用此两种算法求解光滑支持向量机模型(SSVM)的具体步骤,并用这两种算法对求解SSVM模型进行比较研究。数值实验结果表明:Newton-Armijo法的分类性能和BFGS-Armijo法基本相同,而分类效率比BFGS-Armijo法高出约26.2%。
引用
收藏
页码：1612 / 1614
页数：3
相关论文