基于双支持向量回归机的增量学习算法

摘要

提出了一种基于双支持向量回归机的增量学习算法.将获取到的新样本加入训练数据集后,该算法无需在整个新的数据集上重新训练双支持向量回归机,而是充分利用增量前的计算信息,从而大大减少了模型更新中逆矩阵的计算量,提高了算法的执行效率.在人工数据集、时间序列预测和UCI数据集上的数值实验表明,该算法快速有效.