大样本支持向量机分类策略研究

作者：胡红宇; 奉国和

来源：微计算机信息, 2012, (04): 22-23+56.

• 支持向量机
• 大样本训练
• 分类
• 学习策略 Support Vector Machine
• Large Scale Samples Training
• Categorization
• Learning Strategy

针对支持向量机对大样本学习占用内存多、训练速度慢等不足,本文归纳总结出分治、约减训练集、增量学习、并行化等四种解决策略。四种策略基于两个改进方向:其它算法结合、改变支持向量机算法结构,最终目的是减少支持向量机训练占用内存,提高训练速度。

• 单位
  永州职业技术学院; 华南师范大学