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训练支持向量机的四重序列解析优化算法 总被引：1，自引：1，他引：0
为了提高训练支持向量机的序列最小优化算法的学习性能, 依据 在每次迭代中选取多个变量同时优化可能会减少迭代次数和缩短训练时间的这一想法, 提出了一个训练支持向量机的快速算法-四重序列解析优化方法, 并给出了一个重要定理, 使得相应的子问题有解析解, 从而能够更加精确和快速地逼近最优解. 在两个公共数据集上的仿真结果表明: 该方法比其它算法有较好的学习性能-在相同训练精度的条件下,不仅缩短了训练时间, 而且计算复杂度减小. 相似文献
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基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要. 借鉴SMO的思想, 首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法, 即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是所求的相应松弛子问题都有解析解,使得该方法能够更加精确和快速地逼近最优解;其次将新算法应用于信用评分问题,在UCI机器学习库中的三个公共数据集上的数值试验表明了新方法的有效性:不仅节省了模型的计算代价, 而且还提高了分类精度. 相似文献
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