10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.062
基于快速估计的相关向量机优化算法
针对相关向量机在大规模数据集上训练速度较慢的问题,提出一种基于快速估计的相关向量机优化算法.利用阈值系数、约减最大上限并结合迭代估计,对训练样本的超参进行快速预估计,去除训练集中大量的非相关向量,减小训练样本规模,减少训练时间.在UCI等数据集上的实验结果表明,该算法在保持训练精度的同时具有更快的训练速度.
相关向量机、阈值、最大上限、迭代估计、超参
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61063032
2012-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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