一种求解分类问题的新算法
本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避免了参数选择.数值试验表明了该算法的有效性.
作 者: 秦如新 陈静 邓乃扬 Qin Ruxin Chen Jing Deng Naiyang 作者单位: 中国农业大学理学院,北京,100083 刊 名: 运筹学学报 ISTIC PKU 英文刊名: OPERATIONS RESEARCH TRANSACTIONS 年,卷(期): 2008 12(2) 分类号: O22 关键词: 运筹学 线性规划 支持向量机 模 无参数化 Operations research linear programming support vector machines norm parameterless