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01.08.2016 | Original Article | Ausgabe 6/2016

Neural Computing and Applications 6/2016

A fast leave-one-out cross-validation for SVM-like family

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 6/2016
Autoren:
Jingxiang Zhang, Shitong Wang

Abstract

The leave-one-out cross-validation is an important parameter selection strategy for SVM-like family, including SVM and SVR. However, due to the high computational complexity, the adaptability of this strategy is restricted. In this paper, aiming at its practical application, a fast leave-one-out cross-validation method by using an adjustment factor is proposed which focusses especially on the practicability for the SVM-like family where the decision function can be expressed by explicit dot-product of each training sample pair. The ability of the proposed method in fast parameter selection is better than that of original leave-one-out cross-validation with the same or comparable learning performance. The simulation results indicate the effectiveness and speedup of the proposed leave-one-out cross-validation method.

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