[发明专利]一种计算设备、核矩阵评估方法以及多核学习方法

摘要

本实施例提供了一种计算设备、核矩阵评估方法以及多核学习方法，该计算设备包括：中央处理器、存储器、存储介质以及电源，所述中央处理器用于由核函数根据训练样本的特征构造初始核矩阵，将所述初始核矩阵乘以训练样本的种类标签以得到初始核矩阵对N个训练样本的预测值，将所述初始核矩阵N个训练样本的预测值带入符号函数并转置以得到第一N维列向量，将所述第一N维列向量乘以所述训练样本的种类标签以得到核矩阵，将所述核矩阵所包含的N个元素求和以得到核矩阵的辨别力值，因所述辨别力值为数值，则本实施例能够对核矩阵给出量化的评估结果，而且有效的提升了核矩阵评估的准确率，降低计算过程中的复杂度，可以应用于大规模数据。

主权项

一种计算设备，其特征在于，包括：中央处理器、存储器、用于存储应用程序和/或存储数据的存储介质以及电源；所述中央处理器，用于由核函数根据训练样本的特征构造初始核矩阵，所述核函数用于将低维空间的训练样本非线性投影到高维的特征空间，所述核函数是所述训练样本在所述特征空间中相似性的度量，所述初始核矩阵是N*N的实对称矩阵，其中，N为所述训练样本的个数，为自然数；所述中央处理器，还用于将所述初始核矩阵乘以训练样本的种类标签以得到初始核矩阵对N个训练样本的预测值；所述中央处理器，还用于将所述初始核矩阵N个训练样本的预测值带入符号函数并转置以得到第一N维列向量；所述中央处理器，还用于将所述第一N维列向量乘以所述训练样本的种类标签以得到核矩阵；所述中央处理器，还用于将所述核矩阵所包含的N个元素求和以得到核矩阵的辨别力值，所述核矩阵的辨别力值用于确定是否将所述核矩阵带入支持向量机SVM分类器中以训练出分类模型。