%0 Journal Article
%T 基于贝叶斯支持向量机模型选择算法改进
%A 王文涛
%A 陈聪
%J 中南民族大学学报(自然科学版)
%D 2009
%X 通过对贝叶斯方法的分析,探讨了SVM的模型选择问题,提出SVM模型的选择可以看作等价于求解概率模型下置信度最大化的观点.首先,通过使用相关后验概率上的数学期望近似计算置信度梯度,然后用拟牛顿法求解置信度最大化问题.在数据集训练过程中引入阶梯度的SMO算法以提高训练效率.实验证明:此算法与网格法和Span估计法相比,改善了SVM的多参数选择问题,提高了执行效率.
%K 支持向量机
%K 拟牛顿法
%K 模型选择
%K 置信度
%U http://znzk.scuec.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090123&flag=1