| 基于光滑化方法的支持向量回归算法 |
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| 引用本文： | 涂建平,蔡佳.基于光滑化方法的支持向量回归算法[J].湖北大学学报(自然科学版),2006,28(1):28-31. |
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| 作者姓名： | 涂建平 蔡佳 |
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| 作者单位： | 湖北大学,数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062;湖北大学,数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062 |
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| 摘 要： | 支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,由于其出色的泛化能力,在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用.提出了一种光滑支持向量回归算法,实验结果表明,它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度.
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| 关 键 词： | 支持向量机 光滑化方法 拟牛顿法 |
| 文章编号： | 1000-2375(2006)01-0028-04 |
| 收稿时间： | 12 21 2004 12:00AM |
| 修稿时间： | 2004年12月21 |
Smooth support vector regression |
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| TU Jian-ping,CAI Jia.Smooth support vector regression[J].Journal of Hubei University(Natural Science Edition),2006,28(1):28-31. |
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| Authors: | TU Jian-ping CAI Jia |
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| Institution: | School of Mathematics and Computer Science, Fiubei University, Wuhan 430062, China |
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| Abstract: | Support vector machines are new learning algorithms based on statistical learning theory.Support vector machines are widely applied to text classification,handwriting recognition,data mining and biological information because of their good generalization ability.In this paper,a smooth support vector regression algorithm is proposed.The experimental results demonstrate that the smooth support vector regression algorithm has quick convergence rate and high fitting precision. |
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| Keywords: | support vector machine smoothing quasi-newton algorithm |
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