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为了保证支持向量机在提高核参数寻优效率的同时,拥有较高的学习精度,深入研究了核参数对支持向量机分类的影响,分析了网格搜索法和双线性搜索法的优缺点,并以此为基础提出了一种改进的参数优化方法。实验结果表明,该算法在保证支持向量机获得较高学习精度的同时能大大缩短参数寻优的时间,证明了该算法的优越性。
一种改进的支持向量机参数优化方法
【摘 要】
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为了保证支持向量机在提高核参数寻优效率的同时,拥有较高的学习精度,深入研究了核参数对支持向量机分类的影响,分析了网格搜索法和双线性搜索法的优缺点,并以此为基础提出了一种改进的参数优化方法。实验结果表明,该算法在保证支持向量机获得较高学习精度的同时能大大缩短参数寻优的时间,证明了该算法的优越性。
【机 构】
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安徽省电力设计院有限公司
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2017年01期
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