| 线性规划支持向量机 |
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| 引用本文： | 万虎,彭新俊,王翼飞.线性规划支持向量机[J].上海大学学报(自然科学版),2006,12(6):576-580. |
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| 作者姓名： | 万虎 彭新俊 王翼飞 |
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| 作者单位： | 上海大学,理学院,上海,200444 |
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| 基金项目： | 上海市重点学科建设项目;国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 通过对统计学习理论中的支持向量回归问题,特别是结构风险问题和ε-不敏感函数的分析,得到了一种新的支持向量回归算法.新算法将传统的支持向量回归问题中的二次优化问题改进为线性规划问题,这一改进大大降低了求解的复杂度,其训练时间快了至少一个数量级以上.最后对人工和实际的样本进行了试验,结果说明了线性规划支持向量回归能较好地逼近被估计函数,且计算复杂度明显降低.
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| 关 键 词： | 统计学习理论 结构风险 支持向量回归 线性规划 |
| 文章编号： | 1007-2861(2006)06-0576-05 |
| 修稿时间： | 2006年1月6日 |
Support Vector Machine Based on Linear Programming |
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| WAN Hu,PENG Xin-jun,WANG Yi-fei.Support Vector Machine Based on Linear Programming[J].Journal of Shanghai University(Natural Science),2006,12(6):576-580. |
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| Authors: | WAN Hu PENG Xin-jun WANG Yi-fei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | statistical learning theory structural risk minimization support vector regression linear programming |
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