10.3969/j.issn.1001-2375.2009.02.004
一种支持向量分类学习算法
分析样本与KKT条件之间的关系以及新增一个样本点对原支持向量分类学习结果的影响,并针对支持向量机在较多训练样本时需要较大的计算量和内存的问题,基于已有的算法提出了一种新的学习算法.实现了对样本集的有效压缩,有利于运算速度的改善.
支持向量机、学习算法、决策函数
31
O174.2(数学分析)
湖北省自然科学基金2007ABA139
2009-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
122-124