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摘要:
应用满足Mercer条件的核函数设计非线性算法已经成为机器学习领域一项新的非线性技术.核感知器算法利用核思想非线性地推广了线性感知器算法,使其可以处理原始输入空间中的非线性分类问题和高维特征空间中的线性问题.线性口袋算法改进了线性感知器算法,能够直接处理线性不可分问题.为了进一步改进线性口袋算法和核感知器算法,本文提出基于核函数的非线性口袋算法,即核口袋算法,其目标是找到一个使错分样本数最小的非线性判别函数,并证明了其收敛性.核口袋算法的特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的设计.基准数据集的实验结果证明核口袋算法的性能优于线性口袋算法和核感知器算法.
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文献信息
篇名 基于核函数的非线性口袋算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 核函数 感知器算法 非线性 口袋算法 支持向量机
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 612-615
页数 4页 分类号 TP18
字数 3792字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.04.032
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非线性
口袋算法
支持向量机
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相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
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206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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