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控制理论与应用 2010
求解非半正定核Huber–支持向量回归机问题的序列最小最优化算法DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2010.9.CCTA090393 Keywords: 支持向量机,非半正定核,序列最小最优化算法,Huber–支持向量回归机 Abstract: 序列最小最优化(SMO)算法是求解大型支持向量机(SVM)问题的有效算法.已有的算法都要求核函数是正定的或半正定的,从而使其应用受到限制.针对这种缺点,本文提出一种新的的SMO算法,可求解非半正定核Huber-SVR问题.提出的算法在保证收敛的前提下可使非半正定Huber-SVR能够达到比较理想的回归精度,因而具有一定的理论意义和实用价值.
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