Abstract-This paper pekar på en viktig källa till ineffektivitet i Smola och Schölkopfs sekventiella minimaloptimering (SMO) algoritm för stöd vektor maskin (SVM) regression som orsakas av användningen av ett enda tröskelvärde. Med hjälp av ledtrådar från KKT-förhållandena för det dubbla problemet används två tröskelparametrar för att härleda ändringar av OMO för regression. Dessa modifierade algoritmer presterar betydligt snabbare än den ursprungliga OMO på de datauppsättningar som provats. Index Terms-Quadratic programmering, regression, sekventiell minimal optimering (SMO) algoritm, stöd vektor maskin (SVM).
är en förbättrad algoritm för att åtgärda regressionsbrister med hjälp av stödvektormaskiner REF.
Improvements to the SMO algorithm for SVM regression
{'venue': 'IEEE Trans. Neural Netw', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}