【摘 要】
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贯序最小优化(SMO)算法是解决大数据集支持向量机学习问题的一种有效方法,但SMO选择工作集的策略是选择数据集中最违背KKT条件的两个样本,而且还使用了随机函数,使得优化过程
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程系,中国科学院计算技术研究所
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贯序最小优化(SMO)算法是解决大数据集支持向量机学习问题的一种有效方法,但SMO选择工作集的策略是选择数据集中最违背KKT条件的两个样本,而且还使用了随机函数,使得优化过程具有很大的随机性,影响了学习效率.在多拉格朗日乘子协同优化的通用公式基础上,吸收了Keerthi所提出的SMO修改算法中双阈值的优点,给出了乘子数为4时的一个算法MLSVM4,由于能更加精确地确定待优化样本的拉格朗日乘子值,使得学习收敛速度大大提高,特别是在使用线性核的场合下效果更加明显,在Adult、Web、手写体数字数据集上的实验
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