| 支持向量机原始问题研究综述 |
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| 引用本文： | 赵春婕,王树勋. 支持向量机原始问题研究综述[J]. 陕西理工学院学报(自然科学版), 2010, 26(2): 58-64 |
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| 作者姓名： | 赵春婕 王树勋 |
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| 作者单位： | 陕西理工学院数学系,陕西,汉中,723001 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 支持向量机学习器往往是通过求解原二次优化问题的对偶问题获得的.诸多研究表明,支持向量机原始问题同样可以适当地处理约束项,同时,突破以前原二次优化问题不能利用核函数的认识误区,通过引入核函数建立一个无约束优化问题,利用传统优化方法进行求解.理论分析和实验表明,支持向量机原始问题也能实现对数据的高效学习,而且在大规模数据学习问题上,较之求解对应的对偶问题获得的近似解更可靠,参数选择也更好进行.
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| 关 键 词： | 向量机 学习器 优化 核函数 |
Research of support vector machine in the primal |
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| ZHAO Chun-jie,WANG Shu-xun. Research of support vector machine in the primal[J]. Journal of Shananxi University of Technology(Natural Science Edition), 2010, 26(2): 58-64 |
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| Authors: | ZHAO Chun-jie WANG Shu-xun |
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