%0 Journal Article
%T 支持向量学习的多参数同时调节
%A 丁立中？
%A 贾磊？
%A 廖士中？
%J 软件学报
%P 2149-2159
%D 2014
%R 10.13328/j.cnki.jos.004650
%X 模型选择是支持向量学习的关键问题.已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择.该框架过程复杂,计算效率低.简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练.首先,将支持向量学习中的参数和超参数合并为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术(sequentialunconstrainedminimizationtechnique,简称sumt)分别改写支持向量分类和回归的有约束优化问题,得到多参数同时调节模型的多元无约束形式定义;然后,证明多参数同时调节模型目标函数的局部lipschitz连续性及水平集有界性.在此基础上,应用变尺度方法(variablemetricmethod,简称vmm)设计并实现了多参数同时调节算法.进一步地,基于多参数同时调节模型的性质,证明了算法收敛性,对比分析了算法复杂性.最后,实验验证同时调节算法的收敛性,并实验对比同时调节算法的有效性.理论证明和实验分析表明,同时调节方法是一种坚实、高效的支持向量模型选择方法.
%K 核方法
%K 支持向量学习
%K 模型选择
%K 参数调节
%K 序贯无约束极小化技术
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4650&flag=1