线性支持向量机优化问题的极大熵方法

摘要：

支持向量机是一种新的机器学习方法,已成功地应用于模式分类、回归分析和密度估计等问题中.本文依据统计学习理论和最优化理论建立了线性支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的近似解法-极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.本文方法特别易于计算机实现,数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.

关键词：机器学习、支持向量机、极大熵方法

所属期刊栏目：27

分类号：TP181;O221.2(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目10571018;科技部科研项目1998030414;中国博士后科学基金2003033153

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1383-1387