改进的用于回归估计的支持向量机学习算法

被引：11

作者：

丁蕾

陶亮

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

来源：

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

支持向量机; 回归; 学习算法; 学习速度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

该文对用于回归估计的标准支持向量机(SVM)加以改进,提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法。实验表明,这种新的学习算法在精度上与标准支持向量机算法完全相同,而在学习速度上明显优于标准学习算法。

引用

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