改进的v-支持向量回归机的v解路径算法

发布时间：2017-09-20 23:42

  本文关键词：改进的v-支持向量回归机的v解路径算法

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【摘要】：v-支持向量回归机(v-support vector regression,v-SVR)的对偶形式与ε-支持向量回归机的对偶形式相比增加了一个额外的不等式约束,截止目前还没有找到有效且可行的v-SVR的v解路径算法。针对Loosli等人提出的v-SVR的v解路径算法存在路径不可更新的问题,提出了改进的v-SVR的v解路径算法。该算法基于v-SVR的修改形式及Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件,通过引入新的变量和附加项的策略,能够有效地避免在绝缘增量调整过程中存在的冲突和异常,并最终经过有限次数迭代拟合出整个v解路径。理论分析和仿真结果表明,该算法是有效且可行的。
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【关键词】： 机器学习 模型选择 v-支持向量回归机 v解路径
【基金】：国家自然科学基金(61273131) 江苏省产学研联合创新资金项目(BY2013015-39)资助课题
【分类号】：TP181
【正文快照】： 0引言由文献[1]提出的支持向量机(support vector ma-chine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能够有效地处理小样本学习问题,具备良好的泛化能力。目前,SVM已经成为机器学习领域最为流行的方法之一。然而,仍有一些未解决的问题需要进行深入的研究,其中之一就是如

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本文编号：891131