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监督学习问题中的最优性条件与数值试验
  • ISSN号:1000-081X
  • 期刊名称:《高等学校计算数学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学应用数学系, [2]Computer Sci. WUK, [3]KY42101
  • 相关基金:高校博士点基金(20020141013) 国家自然科学基金(10471015)资助.
中文摘要:

1 引言线性分类器是指:给定训练数据(xi,yi),i=1,…,l,yi∈{-1,1),xi∈Rn,求出ω∈Rn(权重)和γ∈R(阈值),使得当yi=1时,有ωTxi≥γ;yi=-1时,有ωTxi<γ.我们考虑下述几类监督学习中的模型问题,如见[1][2][3]. 1.支持向量机(SVM)及对偶(MSVMD)问题分别为

英文摘要:

This paper presents optimality conditions for several linear models in supervised learning problems. Relationships between solutions of different models are analyzed and two bounds of differences between two solutions belonging, respectively, to every two different models are given. Some results of numerical experiments are reported.

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期刊信息
  • 《高等学校计算数学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:何炳生
  • 地址:南京汉口路22号大学数学系
  • 邮编:210093
  • 邮箱:math@nju.edu.cn
  • 电话:025-83593396
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-081X
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1170/O1
  • 邮发代号:28-17
  • 获奖情况:
  • 国家教委优秀期刊二等奖,江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:2642