L_p范数约束的多核半监督支持向量机学习方法

作者：胡庆辉; 丁立新; 何进荣

来源：软件学报, 2013, (11): 2522-2534.

• 半监督
• 支持向量机
• 拟牛顿法
• 多核学习
• 半监督支持向量机 semi-supervised
• support vector machine(SVM)
• quasi-Newton method
• multiple kernel learning
• semi-supervised support vector machine(S3VM

在机器学习领域,核方法是解决非线性模式识别问题的一种有效手段.目前,用多核学习方法代替传统的单核学习已经成为一个新的研究热点,它在处理异构、不规则和分布不平坦的样本数据情况下,表现出了更好的灵活性、可解释性以及更优异的泛化性能.结合有监督学习中的多核学习方法,提出了基于Lp范数约束的多核半监督支持向量机(semi-supervised support vector machine,简称S3VM)的优化模型.该模型的待优化参数包括高维空间的决策函数fm和核组合权系数m.同时,该模型继承了单核半监督支持向量机的非凸非平滑特性.采用双层优化过程来优化这两组参数,并采用改进的拟牛顿法和基于成对标签交换...

• 单位
  桂林航天工业学院; 武汉大学; 软件工程国家重点实验室