一种新的概率支持向量机方法

• 作者: 李仁发 杨胜 王剑锋 谢凯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 支持向量机 数据样本 概率支持向量机 概率估计值
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 145-146,160
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.12.045

摘要

提出一个新的基于样本点概率估计的支持向量机,通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成新的线性和非线性情况下的支持向量机.最后通过实验证明,在数据集的训练上,新的支持向量机比以往传统的支持向量机有更好的分类性能,并且缩短了支持向量机数据样本的训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仁发	湖南大学计算机与通信学院	468	4582	30.0	44.0
2	谢凯	湖南大学计算机与通信学院	5	9	2.0	2.0
3	杨胜	湖南大学计算机与通信学院	24	153	7.0	11.0
4	王剑锋	湖南大学计算机与通信学院	1	4	1.0	1.0