文件名称：论文研究-基于光滑Ramp损失函数的健壮支持向量机.pdf
文件大小：195KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:37:41
支持向量机,光滑Ramp损失函数,原始空间,凹凸过程
提出一种新型的基于光滑Ramp损失函数的健壮支持向量机，能够有效抑制孤立点对泛化性能的影响，并采用CCCP将它的非凸优化目标函数转换成连续、二次可微的凸优化。在此基础上，给出训练健壮支持向量机的一种Newton型算法并且分析了算法的收敛性质。实验结果表明，提出的健壮支持向量机对孤立点不敏感，在各种数据集上均获得了比传统的SVMlight算法和Newton-Primal算法更优的泛化能力。