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基于迭代局部搜索优化的支持向量机参数自动调优方法探讨

人工智能 2017-07-12 v1 机器学习

作者: Sergio Consoli , Jacek Kustra , Pieter Vos , Monique Hendriks , Dimitrios Mavroeidis

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摘要

我们提供了正在开发中的一种优化策略的初步细节与公式化描述，该策略能够在新数据集上自动调优支持向量机的参数。该优化策略是一种基于迭代局部搜索的启发式方法，迭代局部搜索是对经典爬山算法的改进，其迭代调用局部搜索例程。

关键词

支持向量机参数调优迭代局部搜索启发式优化自动化方法爬山算法

引用

@article{arxiv.1707.03191,
  title  = {Towards an automated method based on Iterated Local Search optimization for tuning the parameters of Support Vector Machines},
  author = {Sergio Consoli and Jacek Kustra and Pieter Vos and Monique Hendriks and Dimitrios Mavroeidis},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03191},
  year   = {2017}
}

备注

3 pages, Benelearn 2017 conference, Eindhoven