Abstrakt. Problemet med automatisk inställning av flera parametrar för mönsterigenkänning Support Vector Machines (SVMs) beaktas. Detta görs genom att minimera vissa uppskattningar av generalisering fel av SVMs med hjälp av en lutning nedstigning algoritm över uppsättningen parametrar. Vanliga metoder för att välja parametrar, baserade på uttömmande sökning blir svåråtkomliga så snart antalet parametrar överstiger två. Vissa experimentella resultat bedömer genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt för ett stort antal parametrar (mer än 100) och visar en förbättring av generaliseringens prestanda.
En metod för att justera SVM parametrar använde en lutning nedstigning algoritm över uppsättningen parametrar för att minimera vissa uppskattningar av generalisering fel REF.
Choosing Multiple Parameters for Support Vector Machines
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}