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杂志ISSN号
基于样本权重的v-支持向量机
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.
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