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Keywords: 支持向量机 回归 机器学习 计算复杂性 算法
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针对支持向量机应用于函数估计时支持向量过多所引起的计算复杂性,提出一种简化算法,可以大幅度地减少支持向量的数量,从而简化其应用.采用简化算法还可以将最小平方支持向量机算法和串行最小化算法结合起来,达到学习效率高且生成的支持向量少的效果
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