期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]中山火炬职业技术学院信息工程系,广东中山528436
年 份:2009
卷 号:25
期 号:6
起止页码:42-43
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:论文介绍了一种新型的机器学习方法-支持向量机,详细介绍了支持向量机模型思想。论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣。实验结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的,文章最后总结了SVM研究中核函数和参数的选择对结果的影响。
关 键 词:支持向量机 核函数 参数
分 类 号:TP391.4] O6-04[计算机类]
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引证文献:
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