欢迎您!
东篱公司
退出
申报数据库
申报指南
立项数据库
成果数据库
期刊论文
会议论文
著 作
专 利
项目获奖数据库
位置:
成果数据库
>
期刊
> 期刊详情页
Regularized nonsmooth Newton method for multi-class support vector machines
ISSN号:1055-6788
期刊名称:Optimization Methods & Software
时间:0
页码:225-236
语言:英文
相关项目:基于优化新技术的支持向量机的模型与算法研究
作者:
Fukushima, Masao|Zhong, Ping|
同期刊论文项目
基于优化新技术的支持向量机的模型与算法研究
期刊论文 21
会议论文 5
同项目期刊论文
Learning SVM with weighted maximum margin criterion for classification of imbalanced data
Application of least squares support vector regression based on time series in prediction of gas
基于支持向量机的多类分类问题的一种新算法
鲁棒SVR在金融时间序列预测中的应用
A Direct Sparse Algorithm for LS-SVR
多类分类的支持向量机的有限步终止Newton算法
基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法
基于边界向量的支持向量机增量学习算法
基于支持向量机的异常值问题的研究现状
Training robust support vector regression via D.C. program
Training twin support vector regression via linear programming
Training robust support vector regression with smooth non-convex loss function
Reduced least squares one-class SVM in empirical feature space for imbalanced data
Support vector regression with input data uncertainty
稳健的支持向量分类机的优化理论分析
Leave-one-out bounds for support vector ordinal regression machine
线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析
Second-order cone programming formulations for robust multiclass classification