| ε不敏感损失函数支持向量机分类性能研究 |
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| 引用本文： | 杨俊燕,张优云,朱永生. ε不敏感损失函数支持向量机分类性能研究[J]. 西安交通大学学报, 2007, 41(11): 1315-1320 |
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| 作者姓名： | 杨俊燕 张优云 朱永生 |
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| 作者单位： | 西安交通大学现代设计和转子轴承系统教育部重点实验室,710049,西安 |
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| 摘 要： | ![]()
将原先用于支持向量回归的ε不敏感损失函数引入到支持向量分类中,提出ε不敏感损失函数支持向量分类算法(-εSVC).同标准支持向量分类方法(C-SVC)和最小二乘支持向量分类方法(LS-SVC)相比较,试验结果表明:当赋予参数ε一个足够大的接近于1的值时,-εSVC的分类正确率略低于C-SVC和LS-SVC,但是-εSVC的训练、测试和参数选择的速度要高于C-SVC和LS-SVC.特别是对于大规模数据集,这种优势将更加明显.另外,通过精确选择参数ε的值,-εSVC能够获得比C-SVC和LS-SVC更高的分类正确率,但是训练、测试和参数选择的速度却随着ε的减小而降低.
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| 关 键 词： | ε不敏感损失函数 支持向量分类 模式分类 支持向量回归 |
| 文章编号： | 0253-987X（2007）11-1315-06 |
| 修稿时间： | 2007-03-12 |
Classification Performance of Support Vector Machine with ε-Insensitive Loss Function |
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| Yang Junyan,Zhang Youyun,Zhu Yongsheng. Classification Performance of Support Vector Machine with ε-Insensitive Loss Function[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2007, 41(11): 1315-1320 |
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| Authors: | Yang Junyan Zhang Youyun Zhu Yongsheng |
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| Abstract: | ![]()
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