期刊文章详细信息
SVM分类核函数及参数选择比较
Parameter optimizing for Support Vector Machines classification
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华南师范大学经济管理学院信息管理系,广州510006
基 金：国家社科基金No.08CTQ003;广东省哲学社会科学规划项目(No.06M03)~~
年 份：2011
卷 号：47
期 号：3
起止页码：123-124
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：支持向量机(SVM)被证实在分类领域性能良好,但其分类性能受到核函数及参数影响。讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响,并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择,为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。
关 键 词：支持向量机 核函数 分类
分 类 号：TP316]
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