| 基于特征矢量集的核Logistic回归 |
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| 引用本文： | 李滔,王俊普,吴秀清.基于特征矢量集的核Logistic回归[J].小型微型计算机系统,2006,27(6):980-985. |
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| 作者姓名： | 李滔 王俊普 吴秀清 |
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| 作者单位： | 1. 中国科技大学,自动化系,安徽,合肥,230027
2. 中国科技大学,电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027 |
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| 基金项目： | 高比容电子铝箔的研究开发与应用项目 |
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| 摘 要： | 将经典Logistic回归推广到高维RKHS空间，提出了一种基于特征矢量选择的核Logistic回归算法-FVS-KLR．该算法利用特征矢量选择（FVS）从训练样本集中选择一个特征矢量集，原样本在RKHS空间中的映射可用该集合中元素映射的线性组合近似．以特征矢量集为基得到核Logistic回归的目标泛函，并采用Newton-Raphson方法寻优，将优化的计算量由O（N^3）降到O（NL^2），L〈〈N．同时文章推导了多类情况下的核Logistic回归算法．通过与SVM的对比实验表明，该算法对后验概率的估计优于SVM方法，同时在分类错误率不高于SVM的基础上能显著降低分类器的计算量．
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| 关 键 词： | 核Logistic回归 特征矢量选择 分类 |
| 文章编号： | 1000-1220（2006）06-0980-06 |
| 收稿时间： | 03 15 2005 12:00AM |
| 修稿时间： | 2005-03-15 |
Kernel Logistic Regression Based on Feature Vector Set |
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| LI Tao,WANG Jun-pu,WU Xiu-qing.Kernel Logistic Regression Based on Feature Vector Set[J].Mini-micro Systems,2006,27(6):980-985. |
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| Authors: | LI Tao WANG Jun-pu WU Xiu-qing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SVM |
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