【摘 要】
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多核学习方法是通过对单核支持向量机进行一次或多次求解,对于样本容量较大的训练样本,多核学习算法的复杂度将会非常高.这意味着,虽然多核学习方法避免了繁杂的内核及其参数的选择,但当训练样本的规模较大时,多核学习方法通常会非常耗时,甚至难以实现.因此,本文提出了基于两阶段学习的多核支持向量机算法,该算法将大大减少模型训练所耗费的时间.为了更好地展示本文所提出的基于两阶段学习的多核支持向量机算法,首先,我
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多核学习方法是通过对单核支持向量机进行一次或多次求解,对于样本容量较大的训练样本,多核学习算法的复杂度将会非常高.这意味着,虽然多核学习方法避免了繁杂的内核及其参数的选择,但当训练样本的规模较大时,多核学习方法通常会非常耗时,甚至难以实现.因此,本文提出了基于两阶段学习的多核支持向量机算法,该算法将大大减少模型训练所耗费的时间.为了更好地展示本文所提出的基于两阶段学习的多核支持向量机算法,首先,我们介绍了经典的多核支持向量机算法.然后,我们提出了一种新的基于两阶段学习的多核支持向量机算法,并且对基于一致遍历马氏链样本的多核支持向量机算法的学习速率进行了主要的理论分析.最后,在公共数据集上对本文提出的基于两阶段学习的多核支持向量机算法的性能进行了测试,并将该算法与另外三种多核学习算法进行了对比.数值实验结果表明,与三种经典的多核学习算法相比,本文提出的基于两阶段学习的多核支持向量机算法在正确率,抽样和训练的总时间以及分类器的稀疏性三个方面都有较好的性能.
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