支持向量机的增量学习和减量学习 段华;侯伟真;贺国平;廉文娟 【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》 【年(卷),期】2006(027)0z1 【摘 要】分别介绍了支持向量机的增量学习和减量学习的两种训练方法,即在线递归训练法和最小二乘支持向量机.递归法只能处理在线(每次只处理一个样本)增量学习或减量学习,而最小二乘法即可处理在线又可处理成批增量学习或减量学习.递归法得到的解是精确的但是以时间为代价的,最小二乘法花费的时间少,但得到的解不如递归法的精确.并通过标准模式分类库中数据集进行数值试验比较. 【总页数】7页(P415-421) 【作 者】段华;侯伟真;贺国平;廉文娟 【作者单位】上海交通大学,数学系,上海,200240;山东科技大学,信息学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息学院,山东,青岛,266510 【正文语种】中 文 【中图分类】TP18 【相关文献】 1.支持向量机的增量学习和减量学习 [J], 段华;侯伟真;贺国平;廉文娟 2.基于在线增量学习支持向量机的径流预测 [J], 卢家海 3.动态代价支持向量机增量学习算法 [J], 杜红乐;张燕 4.基于三支决策的支持向量机增量学习方法 [J], 徐久成;刘洋洋;杜丽娜;孙林 5.支持向量机在线增量学习算法的MATLAB实现 [J], 杨志红;隆涛 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/d98e8f7abd1e650e52ea551810a6f524ccbfcb96.html