LS SVMlab公司

最小二乘支持向量机的matlab/c工具箱。支持向量机是解决非线性分类、函数估计和密度估计问题的一种强有力的方法,它也带动了基于核的方法的其他许多最新发展。最初,它是在统计学习理论和结构风险最小化的背景下引入的。在这些方法中,人们解决凸优化问题,通常是二次规划。最小二乘支持向量机(LS-SVM)是对标准支持向量机(SVM)的一种改进,可用于求解线性KKT系统。LS-svm与正则化网络和高斯过程密切相关,但同时也强调和利用原始对偶解释。经典模式识别算法的核心版本(如核Fisher判别分析)和无监督学习的扩展、递归网络和控制之间的联系是可用的。鲁棒性、稀疏性和权重可以在需要的情况下加入到LS-SVMs中,并且开发了一个具有三级推理的贝叶斯框架。针对核PCA、核CCA和核PLS,给出了基于LS-SVM的原始对偶公式。近年来在核谱聚类、数据可视化和降维以及生存分析等方面取得了新的进展。针对超大规模问题,提出了一种固定规模的LS-SVM方法。目前的LS-SVMlab工具箱包含许多LS-SVM算法的Matlab/C实现。


zbMATH参考文献(参考 25篇文章 引用)

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按年份排序(引用)
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