2段階アルゴリズムによるSVMの解法
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概要
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A two-stage algorithm is proposed for the learning phase of support vector machines (SVM). The algorithm is a combination of the Sequential Minimal Optimization (SMO) and the projected quasi Newton method. Use of the quasi Newton method in the neighborhood of optimal solutions results in a substantial improvement upon SMO in the number of iterations, and hence in numerical accuracy of the solution. Computational results on the UCI Adult and Web data set show that the two-stage algorithm performs comparably with SMO in usual parameter settings, but outperforms SMO for large C values and small tolerances.
- 日本応用数理学会の論文
- 2004-12-25
著者
-
室田 一雄
東京大学
-
室田 一雄
東京大学:prest:jst
-
室田 一雄
京都大学
-
室田 一雄
東京大学大学院 情報理工学系研究科
-
力徳 正輝
ジャストシステムイノベーティブテクノロジー研究開発部
-
平井 広志
京都大学数理解析研究所
-
力徳 正輝
株式会社ジャストシステム技術戦略室
-
Murota Kazuo
Department Of Mathematical Informatics Graduate School Of Information Science And Technology Univers
-
室田 一雄
Department Of Mathematical Informatics Graduate School Of Information Science And Technology Univers
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