Efficient Model Selection for Sparse Least-Square SVMs
المؤلفون المشاركون
Xia, Xiao-Lei
Qian, Suxiang
Liu, Xueqin
Xing, Huanlai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The Forward Least-Squares Approximation (FLSA) SVM is a newly-emerged Least-Square SVM (LS-SVM) whose solution is extremely sparse.
The algorithm uses the number of support vectors as the regularization parameter and ensures the linear independency of the support vectors which span the solution.
This paper proposed a variant of the FLSA-SVM, namely, Reduced FLSA-SVM which is of reduced computational complexity and memory requirements.
The strategy of “contexts inheritance” is introduced to improve the efficiency of tuning the regularization parameter for both the FLSA-SVM and the RFLSA-SVM algorithms.
Experimental results on benchmark datasets showed that, compared to the SVM and a number of its variants, the RFLSA-SVM solutions contain a reduced number of support vectors, while maintaining competitive generalization abilities.
With respect to the time cost for tuning of the regularize parameter, the RFLSA-SVM algorithm was empirically demonstrated fastest compared to FLSA-SVM, the LS-SVM, and the SVM algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xia, Xiao-Lei& Qian, Suxiang& Liu, Xueqin& Xing, Huanlai. 2013. Efficient Model Selection for Sparse Least-Square SVMs. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032103
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xia, Xiao-Lei…[et al.]. Efficient Model Selection for Sparse Least-Square SVMs. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032103
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xia, Xiao-Lei& Qian, Suxiang& Liu, Xueqin& Xing, Huanlai. Efficient Model Selection for Sparse Least-Square SVMs. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032103
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032103
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر