一种SVM训练样本集寻优算法

编号 zgly0000658260

文献类型 期刊论文

文献题名 一种SVM训练样本集寻优算法

作者 吴东洋  业巧林  业宁  张训华  武波 

作者单位 南京林业大学信息技术学院 

母体文献 计算机应用与软件 

年卷期 2010,27(9)

页码 14-16,19

年份 2010 

分类号 TP391.4 

关键词 SVM分类器  Bagging算法  自助网格搜索算法  训练样本数量 

文摘内容 首先运用Bagging算法解决样本数据变化带来的不稳定性,然后运用网格搜索法寻找合适的训练样本尺寸,再结合两者的特点,提出了一种自助网格搜索算法,从多个支持向量机(SVM)分类器中寻求一个最优的SVM分类器。实验结果表明,算法有效地提高了分类器的学习精度与学习性能,对大样本数据来说,可以用相对较少的样本进行训练后的性能来预测它对一个非常庞大的训练集的性能,大大减少了SVM训练的时间。