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SVM是一种基于核的学习．方法，核及相关参数的选择对其性能有非常重要的影响，提出了一种数据依赖的最优核参数估计方法，通过角度切割样本集求解训练样本的近似凸包，以确定最优的核参数。实验结果表明，无论数据是否稠密，分布是否均匀，算法都可适用，该方法有较高的可行性与有效性。
一种基于数据的核参数优化方法
【摘 要】
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SVM是一种基于核的学习．方法，核及相关参数的选择对其性能有非常重要的影响，提出了一种数据依赖的最优核参数估计方法，通过角度切割样本集求解训练样本的近似凸包，以确定最优的核
【机 构】
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山西大学
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2006年1期
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