Resumen

La máquina de vectores soporte (SVM) se ha aplicado con mucho éxito en una gran variedad de sistemas de clasificación. Intentamos resolver los problemas de programación primaria de SVM convirtiéndolos en problemas de minimización suaves y sin restricciones. En este trabajo, se propone una nueva función suave a trozos diferenciable de forma continua dos veces para aproximar la función plus, y emite una máquina de vectores de soporte suave a trozos (PWSSVM). El nuevo método puede tratar eficazmente problemas a gran escala y de alta dimensión. El análisis teórico demuestra sus ventajas en eficiencia y precisión sobre otras funciones suaves. PWSSVM se resuelve mediante el algoritmo rápido Newton-Armijo. Los resultados experimentales muestran la velocidad de entrenamiento y el rendimiento de clasificación de nuestro método.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:máquina de vectores soporte suaves, problemas de minimización suaves sin restricciones, máquina de vectores soporte, problemas de alta dimensión, otras funciones suaves, problemas de programación primaria, pwssvm, svm, algoritmo armijo, resultados experimentales
• Keywords:smooth support vector machine, smooth unconstrained minimization problems, support vector machine, high dimensional problems, other smooth functions, primal programming problems, pwssvm, svm, armijo algorithm, experimental results