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2017-08-12 发布于重庆
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一种求解分类问题的新算法.pdf

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2008年6月运筹学学报第12卷第2期 June，2008 ORTRANSACTIONS V01．12No．2 ANew forClassificationProblems奉 Algorithm Chen Ruxinl Qin Jin91DengNaiyan91 AbstractAnew tosolveclassificationisobtainedbasedon algorithm problems the vector isdifferentformthestandard vector supportregression(SVR)．It Support ismeasuredfixednormandthe margin by optimizationproblems machine(SVM)：The onthe inthestandardSVM．Inthis canmeasurethe dependparameters Paper，we margin thededuced isalinear without norm，and byarbitrary optimizationproblem programming alsoshowthe ofournew parameters．Preliminaryexperiments validity algorithm． vector research，linear machines，norm， Keywords0perations programming，support parameterless SubjectC!lassiflcation(GB／T13745—92)110．74 一种求解分类问题的新算法秦如新1 陈静· 邓乃扬1 摘要本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法．它和标准的支持向量机(SVM)不同：标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关．本文中我们可以用任意模度量间隔，得到的最优化问题是无参数的线性规划问题，避免了参数选择．数值试验表明了该算法的有效性．关键词运筹学，线性规划，支持向量机，模，无参数化学科分类号(GB／T13745—92)110．74 1 Introduction in is Classificationisoneofthefundamental machine problems problem learning．This formulated as mathematic