边界邻近支持向量机

• 作者: 奉国和 朱思铭 李拥军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 大样本 分类
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 11-12
• 页数: 2页
• 分类号: TP18|O29
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.04.004

摘要

针对训练大样本支持向量机内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了一种改进的算法-边界邻近支持向量机.实验表明在分类效果相同情况下,改进算法训练速度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱思铭	中山大学数学与计算科学学院	94	573	13.0	20.0
2	李拥军	华南理工大学计算机科学与工程学院	37	259	9.0	15.0
3	奉国和	广州大学城华南师范大学经济管理学院	2	27	2.0	2.0