ls-svm的gcv模型选择方法与快速算法

？在最小二乘支持向量机(ls-svm)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如bootstrap和快速bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于gcv准则的模型选择方法,并建立了ls-svm模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速gcv模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速bootstrap的巨大优势.