1) Proximal Support Vector Machine
近轴支持向量机
1.
Proximal Support Vector Machine and the Application in Network Knowledge Updating;
近轴支持向量机及其在网络知识更新中的应用
2) Proximal support vector machine
临近支持向量机
4) proximal support vector machine
最接近支持向量机
1.
A binary classifier termed as proximal support vector machine via generalized eigenvalues (GEPSVM), is proposed recently.
基于广义特征值的最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues,GEPSVM)是一种新的具有与SVM性能相当的两分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面。
2.
A binary classifier termed as proximal support vector machine via generalized eigenvalues(GEPSVM) is proposed recently.
基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。
5) Balanced PSVM(BPSVM)
平衡近似支持向量机
6) proximal support vector regression
近似支持向量回归机
1.
The linear and nonlinear proximal support vector regression algorithms are presented and compared with the least squares support vector regression based on equality constraint.
为了减小支持向量回归机(SVR)的计算复杂度、缩短训练时间,将应用于分类问题的近似支持向量机(PSVM)扩展到回归问题中,针对其原始优化问题采用直接法求取最优解,而不是转换为对偶问题求解,给出了近似支持向量回归机(PSVR)线性和非线性回归算法。
补充资料：支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条