期刊文章详细信息
支持向量机的学习方法综述
A review of support vector machine learning algorithms
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]浙江师范大学信息科学与工程学院,浙江金华321004
基 金：浙江省自然科学基金资助项目(602145)
年 份：2005
卷 号：28
期 号：3
起止页码：283-288
语 种：中文
收录情况：AJ、CAS、JST、ZGKJHX、ZMATH、普通刊
摘 要：支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.
关 键 词：统计学习理论 支持向量机 学习算法 机器学习方法
分 类 号：TP181]
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