基于三次样条插值的支持向量机研究

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摘要：在传统支持向量机的分类求解算法中,严格凸的无约束最优化问题中单变量函数＋是不可微的。三次样条插值多项式光滑的支持向量机模型采用的是一种多项式光滑技术,使用三次样条插值二次多项式来逼近单变量函数＋,将原始非光滑的支持向量机模型转化为光滑模型,从而可以使用最常用的最优化的算法进行求解,给出了使用三次样条插值方法来光滑单变量函数的具体推导过程。使用UCI机器学习数据集中的数据,通过实验验证了该模型的有效性。

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关键词：支持向量机 向量机 最优化问题 二次多项式 变量函数 支持向量机 三次样条插值 多项式光滑 单变量函数 机器学习