基于支持向量机在线训练算法的研究

刘晓舟

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基于支持向量机在线训练算法的研究

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支持向量回归机算法运用于在线训练环境下效率很高,因为,当每次训练集改变后,它不需要从头开始对样本进行重新学习.本文研究的一种增量与减量式的支持向量回归机在线训练算法,当在训练集中添加或删除样本时,该算法就可以有效更新回归函数,并通过逐步改变样本的系数,运用拉格朗日乘予法,从而进行迭代,最终训练完整个样本集.仿真结果表明该算法具有较高的训练效率.

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来源
《科技风》 |2019年第1期|224|共1页
作者
刘晓舟;
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作者单位

安徽理工大学安徽淮南232000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
支持向量机; 在线训练; 增量式训练; 减量式训练;

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