基于内点法的凸壳算法在支持向量机中的应用

• 作者: 杨铭 赵文雨
• 来源期刊: 信息与电脑：理论版
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 凸壳 内点法 机器学习领域 维数灾难 风险最小化 高维特征空间 分类超平面 样本点 标准
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 144-145
• 页数: 2页
• 分类号: TP18

摘要

支持向量机由于基于期望风险最小化,有效的克服了"维数灾难"而成为机器学习领域研究的热点。该范畴内的理论研究中,通常把重点放在对函数及算法的研究上。本文提出了一种快速算法,正是基于内点法的一种凸壳算法。为减少输入样本点,通过内点法快速求解凸壳,进而提高支持向量机的执行效率。本文最后进行了仿真,结果表明改进的算法是可行有效的。广播电视安全播出保障体系构建

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨铭		32	24	2.0	4.0
2	赵文雨	吉林石化公司物资采购公司	1	0	0.0	0.0