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| 基于样本权重的v-支持向量机 | |
| 引用本文： | 李凯,翟璐璐,崔丽娟.基于样本权重的v-支持向量机[J].河北大学学报(自然科学版),2018(2). |
| 作者姓名： | 李凯 翟璐璐 崔丽娟 |
| 作者单位： | 河北大学网络空间安全与计算机学院;河北大学图书馆 |
| 摘 要： | v-支持向量机克服了传统支持向量机选取参数的困难问题,然而,该方法并未考虑不同样本在训练中的作用,从而导致该方法对噪声或孤立点具有较强的敏感性,使得训练易出现过拟合现象.为了解决这些问题,针对不同样本的作用,通过引入样本的权重,获得了一种改进的v-支持向量机模型,使用Lagrange方法对该模型求解,获得了一种支持向量机分类器.实验中选取来自于UCI数据库的10个标准数据集,针对2种不同的确定样本权重的方法,验证了提出方法的有效性,并与C-SVM和v-SVM进行了性能比较. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |