%0 Journal Article
%T 正则化最小二乘分类的AlignLoo模型选择方法
%A 杨辉华
%A 王行愚
%A 王勇
%A 高海华
%J 控制与决策
%P 7-12
%D 2006
%X 正则化最小二乘分类(RLSC)是一种基于二次损失函数的正则化网络,其推广能力受模型参数影响,传统的模型选择方法是耗时的参数网格搜索.为此,提出一种新颖的AlignLoo模型选择方法,其关键在于将核参数与超参数分开优化,即最大化核-目标配准以选择最优核参数,最小化RLSC的留一法误差的界以选择最优超参数.该方法效率高且不需验证样本,并在IDA数据集上进行了测试,结果表明方法有效.
%K 核函数
%K 正则化
%K 最小二乘法
%K 分类
%K 模型选择
%K 支持向量机
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9278.shtml