%0 Journal Article
%T NPA Algorithm and it''''s Modification<br>NPA算法及其修正
%A 王国胜
%J 计算机科学
%D 2002
%I 
%X 1 引言支撑向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)是九十年代中期发展起来的机器学习技术,随着这项技术越来越受到人们重视,一些训练算法应运而生。1998年,Platt提出一个迭代算法称为SMO算法(Sequential Minimal Opti-mization),基本思想是运用一种顺序最小优化方法解二次规划的对偶问题,这是目前最好的算法之一。最近,Keerthi等人提出最近点NPA算法(Nearest Point Algorithm),它基于以下事实:支撑向量机的优化问题等价于两个凸多面体之间的最近点问题。Keerthi等人的工作是把求最近点问题的Gilbert算法和MDM算法巧妙地结合在一起。NPA与SMO相比训练速度毫不逊色,甚至还有优势。本文在大量实验和深入分析的基础上,发现NPA算法还存在某些欠缺,进
%K 机器学习
%K 支撑向量机
%K NPA算法
%K 修正
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=6959C6799F3DAEAE&yid=C3ACC247184A22C1&vid=771469D9D58C34FF&iid=B31275AF3241DB2D&sid=03F1579EF92A5A32&eid=D767283A3B658885&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=1&reference_num=7