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Novel linear search for support vector machine parameter selection

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第11期12卷 885-896页

作者： Hong-xia PANG Wen-de DONG Zhi-hai XU Hua-jun FENG Qi LI Yue-ting CHEN State Key Laboratory of Optical Instrumentation Zhejiang University Hangzhou 310027 China

Selecting the optimal parameters for support vector machine (SVM) has long been a hot research topic. Aiming for support vector classification/regression (SVC/SVR) with the radial basis function (RBF) kernel, we summarize the rough line rule of the penalty parameter and kernel width, and propose a novel linear search method to obtain these two optimal parameters. We use a direct-setting method with thresholds to set the epsilon parameter of SVR. The proposed method directly locates the right search field, which greatly saves computing time and achieves a stable, high accuracy. The method is more competitive for both SVC and SVR. It is easy to use and feasible for a new data set without any adjustments, since it requires no parameters to set.

关键词： Support vector machine (SVM) rough line rule Parameter selection linear search Motion prediction

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