减少示例以加速支持向量回归

随着训练实例数量的增加，支持向量回归机的训练时间大大增加。 在本文中，我们基于支持向量的目标值通常是局部极值或接近极值的观察结果，开发了一种减少训练时间的方法来减少训练时间。 所提出的方法首先从完整的训练集中提取极值样本，然后将提取的样本用于训练支持向量回归机。 数值结果表明，所提方法可以大大减少支持回归机的训练时间，所得到的模型具有与完整训练集上的训练模型相当的泛化能力。