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sor迭代法原理

发表时间:2024-07-29 13:37:52 来源:网友投稿

简单有效地确定单个样本加入样本集后对训练结果的影响,一方面,出现新的样本时可以利用原来的一训练结果而不必重新开始;另一方面,让训练样本逐个进入样本集可以简化寻优过程,提高算法速度。这实际上是将样本集中的样本数减少到一个。

对于逐次超松弛迭代法,松弛因子的选取对算法的收敛速度有很大影响,通常对于方程组Ax=Y,若A为正定矩阵,则当0< <

2时,逐次超松弛迭代恒收敛。

由逐次超松弛迭代法求出的方程组的数值解具有较高的精确性。逐次超松弛迭代法可以大大减少计算量和计算机的内存储量,从而提高计算效率。逐次超松弛迭代法可以广泛地应用于实际,如支持向量机算法中求最大分类间隔的二次规划问题、解高阶稀疏线性方程组等。

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