正则化最小二乘分类的AlignLoo模型选择方法
, PP. 7-12
Keywords: 核函数,正则化,最小二乘法,分类,模型选择,支持向量机
Abstract:
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.
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