基于非随机傅里叶特征的在线支持向量机的算法设计与实现

• 作者: 陈方玲
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 向量机 优化问题 特征 测试
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 266-267
• 页数: 2页
• 字数: 2103字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机建立在VC维理论以及结构风险最小化原理的基础之上,是机器学习领域中举足轻重的监督学习模型.其性能与效率在很大程度上取决于所采用的核函数.基于传统核函数的支持向量机算法需要保留支持向量,通过表示定理来进行特征映射,存在较大的时间与空间开销,并不适用于动态环境中的大规模在线任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈方玲		1	0	0.0	0.0