【摘 要】
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任何有效的学习算法都至少要对每一个数据点观察一次,但并非所有数据点应得到同样的重视。本文基于随机采样思想提出两个支持向量机的快速随机近似算法,简单的随机采样算法SA
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任何有效的学习算法都至少要对每一个数据点观察一次,但并非所有数据点应得到同样的重视。本文基于随机采样思想提出两个支持向量机的快速随机近似算法,简单的随机采样算法SASVM与分层随机采样算法SS-SVM。将原数据集随机划分为两等份,在每一份子集上训练出来的支持向量更有可能成为原数据集的支持向量。因此,把从两子集上训练出来的支持向量组合起来作为原数据集的一个采样,得到算法SASVM。该采样的过程可以递归实现,基于此得到算法SS-SVM。主要内容包括：1.提出一个简单的随机采样支持向量机算法SASVM,分析其近似误差界、计算复杂性,说明该随机采样思想的可行性。2.基于SASVM算法,提出分层随机采样支持向量机SS-SVM,并分析其误差界与计算复杂性。3.设计标准数据集上的实验,并与已有的随机近似SVM算法和标准的SVM算法作对比,实验验证了SASVM与SS-SVM算法的可行性与有效性。
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