学习理论的一个关键算法的稀疏逼近

杨辉华; 王行愚

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Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(Akeyalgorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是"支持向量"。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少"支持向量",并具备良好的推广能力。将SKA应用于两个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)进行比较,验证了SKA的有效性。

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来源
《华东理工大学学报：社会科学版》 |2004年第6期|P.|共6页
作者
杨辉华; 王行愚;
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作者单位

华东理工大学信息科学与工程学院;

华东理工大学信息科学与工程学院;

上海200237桂林电子工业学院计算机系桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工智能理论;
关键词
一个关键算法; 稀疏逼近; 支持向量机; 正则化; 二次损失函数;

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