张彦锋
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：焦作大学计算机工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 拟牛顿算法在SVM内核优化中的应用被引量：2
- 2007年
- 使用SVM进行分类,超参数的选择非常重要,它直接影响分类的性能。在实际应用中,最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交叉确认功能进行寻优。而拟牛顿算法,可在一个校验集上最小化一个经验误差估计来优化SVM的超参数,使超参数在分类任务中达到最优值,从而取得理想的分类结果。该文对拟牛顿算法进行了探讨,并将其应用在基于SVM的羽绒识别系统中,实验结果表明,该算法是有效的,与未经过超参数优化的SVM分类器相比,羽绒的识别率有了较大提高。
- 葛洪伟杨小艳张彦锋
- 关键词：支持向量机超参数拟牛顿算法
