杨海峰
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
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- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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- 球向量机的快速在线学习被引量：5
- 2013年
- 在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习.针对该问题提出了在线球向量机.首先将二分类问题转为两个单分类问题,利用球向量机(ball vector machine,BVM)对超球球心的更新算法对每一个训练向量仅迭代一次,求得两个高维超球的球心,随后直接利用两个高维超球球心的垂直平分面进行分类.理论分析证明了新方法的有效性,与现有在线增量学习方法的实验比较结果表明,在线球向量机(online ball vector machine,OBVM)在时间计算复杂度和综合性能方面有显著优势.
- 杨海峰刘渊谢振平丁学东
- 球向量机的快速在线学习
- 在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习。针对该问题提...
- 杨海峰刘渊谢振平丁学东
- 关键词：人工智能
- 文献传递
