| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-05-11 13:20
サポートベクトル回帰のためのSMOアルゴリズムの収束性解析
○郭 駿・高橋規一（九大）・西 哲生（早大） |
| 抄録 |
（和） |
サポートベクトル回帰に特化したSMOアルゴリズムがいくつか提案されているが,それらのアルゴリズムの最適解への収束性はこれまで明らかにされていない．本稿では，一般的なSMOアルゴリズムを考察し，それが有限回の反復で最適性条件を満たすことを証明する． |
| （英） |
Sequential minimal optimization (SMO) algorithms for support vector regression (SVR) have recently been proposed. However, the convergence of these algorithms has not been proved so far. In this paper, we consider an SMO algorithm, and give a rigorous proof that it always stops within a finite number of iterations. |
| キーワード |
（和） |
SMOアルゴリズム / サポートベクトル回帰 / 収束性 / / / / / |
| （英） |
sequential minimal optimization / support vector regression / convergence / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 30, NLP2006-3, pp. 9-14, 2006年5月. |
| 資料番号 |
NLP2006-3 |
| 発行日 |
2006-05-04 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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