支持向量学习的多参数同时调节
大小:0.64 MB 人气: 2018-03-01 需要积分:1
标签:参数调节(1079)
模型选择是支持向量学习的关键问题.已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择.该框架过程复杂。计算效率低.简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练.首先,将支持向量学习中的参数和超参数合并为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术(sequential unconstrained minimization technique,简称SUMT)分别改写支持向量分类和回归的有约束优化问题,得到多参数同时调节模型的多元无约束形式定义;然后,证明多参数同时调节模型目标函数的局部Lipschitz连续性及水平集有界性.在此基础上,应用变尺度方法(variable metric method,简称VMM)设计并实现了多参数同时调节算法,进一步地,基于多参数同时调节模型的性质,证明了算法收敛性,对比分析了算法复杂性.最后,实验验证同时调节算法的收敛性,并实验对比同时调节算法的有效性.理论证明和实验分析表明,同时调节方法是一种坚实、高效的支持向量模型选择方法.
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
支持向量学习的多参数同时调节下载
相关电子资料下载
- PID控制模式以及参数调节方法! 877
- 浅析PID控制模式以及参数调节方法 270
- 讲解PID控制模式以及参数调节方法 1395
- 二保焊机器人的焊接参数调节 3355
- 如何让闭环控制参数调节事半功倍 2697
- 浅析PID控制基本原理及参数调节 6489
- 过热保护电路的电路结构,工作原理,及参数调节的要点设计 11386
- 数控参数调节器 487