一种新的支撑向量机增量学习算法

摘要：

本文提出一种新的基于误差驱动的支撑向量机增量学习算法,不仅具有较好的泛化能力,而且最终分类决策函数只包含较少的支撑向量数目,从而可以有效地提高支撑向量机的训练和测试.数值试验说明了算法的合理性和有效性.

关键词： 学习机理论 支持向量机 决策函数 计算机数学

作者: 王文剑 门昌骞 孟德宇

作者单位: 山西大学计算机与信息技术学院(太原) 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所(西安)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届中国Rough集与软计算学术研讨会

会议地点: 舟山

会议语种:中文

页码: 227-228,239

在线出版日期: 2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）