来源:《电子世界》2019年第09期 作者:卓一瑶;徐一舫;孙海洋;杨冠男;
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SVM算法在乳腺肿瘤诊断中的应用与研究

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<正>针对乳腺肿瘤的识别,本文提出了一种机器学习的分类算法,应用支持向量机(SVM)进行建模仿真,优化了乘子的选取方式,选用LaplaceRBF kernel作为核函数,设定参数σ为0.8、惩罚系数为250.0,HingeLoss作为损失函数。利用获取的模型测试数据集,得到训练集分类准确率97.4%,测试集分类平均准确率由传统模型的85.56%提升至97.22%,平均训练轮数由5.4缩减至3.4轮,该模型的性能有了显著的提高。(本文共计2页)       [继续阅读本文]

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电子世界杂志2019年第09期
电子世界
主办:中国电子学会
出版:电子世界杂志编辑部
出版周期:半月
出版地:北京市

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