[发明专利]一种基于支持向量机的核矩阵近似方法无效
| 申请号： | 201110151858.4 | 申请日： | 2011-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN102426562A | 公开（公告）日： | 2012-04-25 |
| 发明（设计）人： | 廖士中;杨晨豪;丁立中 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/17 | 分类号： | G06F17/17;G06F17/16 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 矩阵 近似 方法 | ||
【说明书】：
技术领域
本发明涉及基于核方法的支持向量机的参数调节方法，特别是将原核矩阵进行近似之后再代入到学习器中进行求解。
背景技术
支持向量机(support vector machine，SVM)是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它由Vapnik及其合作者发明，在1992年计算机学习理论的会议上介绍进入机器学习领域，之后受到了广泛的关注。近年来在其理论研究和算法实现方面都取得了突破性进展，并成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段。SVM的理论体系涵盖的对象极为广泛，如对偶表示、特征空间、学习理论、优化理论和算法等。SVM在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了比较好的应用。
1)支持向量机
令X表示输入空间，Y表示输出域，通常有 二分类问题中Y＝{-1，1}，则训练集可表示为
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