计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (3): 190-195.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.057
涂文根,熊金志,袁华强
TU Wengen,XIONG Jinzhi,YUAN Huaqiang
摘要: 光滑支持向量分类机(SSVC)是支持向量分类机(SVC)的快速求解模型,本质上是求解数学规划中具有光滑性和强凸性的无约束最优化问题。BFGS-Armijo和Newton-Armijo算法被用来训练SSVC,相比而言后者拥有更快的训练速度;牛顿-预优共轭梯度法(Newton-PCG)适用于求解无约束的最优化问题,理论上快于一般的Newton类算法。使用Newton-Armijo、BFGS-Armijo和Newton-PCG三种算法来训练光滑支持向量分类机,根据数值实验结果进行分析比较,证明了Newton-PCG算法有更优的效果。
中图分类号: