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支持向量机在正则化路径上的近似模型选择
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：模型选择问题是支持向量机的基本问题。基于核矩阵近似计算和正则化路径，提出一个新的支持向量机模型选择方法。 -α，证明KMA-α的近似偏差界定理，并得到支持矢量机的模型近似误差界。然后，提出近似模型选择算法AMSRP。该算法应用KMA-α计算的核矩阵的低秩近似来提高支持最后，通过标准数据集上的对比实验，验证了AMSRP的可行性和计算效率。实验结果显示，AMSRP可在保证测试集准确率的降低，显着地提高支持向量机模型选择的效率。理论分析与实验结果表明，AMSRP是一种合理，高效的模型选择算法。
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