基于黎曼度量的最小二乘支持向量机模型选择

王川; 毛文涛; 张俊娜; 赵金伟

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基于黎曼度量的最小二乘支持向量机模型选择

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针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型选择效果不稳定、易于过学习的问题,提出了一种基于黎曼度量的模型选择方法.首先,基于信息几何理论,证明了LS-SVM模型泛化能力受样本点二阶协变张量的影响;其次,进一步证明了同时最小化所有样本点的黎曼度量之和与权重向量的L2范数即可提高模型泛化能力;在此基础上,将LS-SVM模型选择转换为一个多目标优化问题,引入多目标粒子群算法选取最优超参数.采用仿真与真实UCI数据集对所提方法进行了对比实验,结果表明,与传统LS-SVM与基于留一法模型选择的LS-SVM相比,所提方法可以取得更小的泛化误差,同时数值稳定性更好.

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来源
《河南师范大学学报：自然科学版》 |2013年第3期|147-151|共5页
作者
王川; 毛文涛; 张俊娜; 赵金伟;
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作者单位

河南师范大学计算机与信息工程学院;

西安交通大学强度与振动国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
LS-SVM; 模型选择; 留一法; 黎曼度量;

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