基于光滑化方法的支持向量回归算法

• 作者: 涂建平 蔡佳
• 来源期刊: 湖北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 光滑化方法 拟牛顿法
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2375.2006.01.009

摘要

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,由于其出色的泛化能力,在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用.提出了一种光滑支持向量回归算法,实验结果表明,它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡佳	湖北大学数学与计算机科学学院	3	9	2.0	3.0
2	涂建平	湖北大学数学与计算机科学学院	1	5	1.0	1.0