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实体 Elastic-Net SVMs

Elastic-Net SVMs

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  1. TOOL · CL_180628 ·

    新的SVM方法动态学习最优弹球损失参数

    研究人员开发了一种新颖的数据驱动方法，用于弹性网络支持向量机（SVM），该方法动态选择最优弹球损失参数。该方法学习了单纯形约束的权重，以候选弹球损失为基础，有效地为单个分类器创建了数据依赖的参数。所提出的求解器展示了收敛性和中心化训练的数值等价性，实验验证了其预测行为和可扩展性。