支撑向量回归机的一种光滑化方法

摘要

提出了一种新的支撑向量回归机(SVR)的光滑化方法,克服了已有SVR算法收敛速度慢且计算结构复杂的缺点.首先利用KKT条件,将SVR转化为不可微优化问题,再用调节熵函数构造出SVR问题的光滑一致逼近,然后利用现有无约束光滑优化的程序化算法求解.该算法对初始点不敏感,且收敛速度快、数值稳定.理论分析和数值实验结果表明模型和算法的可行性和有效性.