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EKF Based Multiple Parameter Tuning System for a L2-SVM Classifier

机译：基于EKF的L2-SVM分类器多参数调整系统

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Performance of support vector machines (SVM) is sensitive to the setting of kernel and regularization parameters. Hence, parameter selection becomes an important challenge that the SVM users need to face. In this paper, it is shown that the multiple param

机译：支持向量机（SVM）的性能对内核和正则化参数的设置很敏感。因此，参数选择成为SVM用户需要面对的重要挑战。本文表明，多重参数

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来源
《Machine Learning for Signal Processing, 2006 IEEE Workshop on; Maynooth,Ireland 》||P.229-233|共5页
会议地点 MaynoothIreland
作者
Tingting Mu; Nandi; A.K.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术 ;
关键词
Kalman filters; nonlinear dynamical systems; nonlinear filters; parameter estimation; pattern classification; support vector machines; EKF; Lsub2/sub-SVM classifier; Wisconsin diagnosis breast cancer data; extended Kalman filter; gradient descent method; identi;

机译：卡尔曼滤波;非线性动力系统;非线性滤波;参数估计;模式分类;支持向量机; EKF; L _{2 -SVM分类器;威斯康星州诊断乳腺癌数据;扩展卡尔曼滤波;梯度下降法;识别;}

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