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SVM训练数据归一化研究
SVM训练数据归一化研究
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摘要：
数据归一化是训练支持向量机(SVM)必须的数据预处理过程.常用的归一化方法有[-1,+1]、N(0,1)等方法,但现有文献尚未发现关于这些常用归一化方法科学依据方面的研究.本文以经验性的实验对数据归一化的理由、归一化与不归一化对训练效率和模型预测能力影响等方面开展研究.论文选择标准数据集,对原始未归一化、不同方法归一化、人工逆归一化、任选数据属性列等情况下的数据分别进行了SVM训练,并记录目标函数值随迭代次数的变化、训练时间、模型测试及k-CV性能等信息.实验结果表明,将数据值限制在常规范围内的归一化方法,如[-0.5,+0.5] ～[-5,+5]、N(0,1)～N(0,5)等均能在训练时间最短的情况下获得最佳的预测模型.本文工作为SVM以及一般机器学习算法的数据归一化提供了科学依据.
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文献信息
| 篇名 | SVM训练数据归一化研究 | ||
| 来源期刊 | 山东师范大学学报（自然科学版） | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 支持向量机 数据归一化 数据预处理 交叉验证 | ||
| 年，卷（期） | 2016,（4） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 60-65 | |
| 页数 | 6页 | 分类号 | TP391.41 |
| 字数 | 5015字 | 语种 | 中文 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1001-4748.2016.04.012 | ||
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
数据归一化
数据预处理
交叉验证
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东师范大学学报(自然科学版)
主办单位：
山东师范大学
出版周期：
季刊
ISSN：
1001-4748
CN：
37-1166/N
开本：
大16开
出版地：
山东省济南文化东路88号山东师范大学院内
邮发代号：
创刊时间：
1956
语种：
chi
出版文献量（篇）
3655
总下载数（次）
12
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