期刊文章详细信息
支持向量机研究
Research of Support Vector Machines
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084 [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093
基 金：自然科学基金资助!项目号69625103。
年 份：2001
卷 号：37
期 号：1
起止页码：58-61
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：支持向量机是一类新型机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念，然后对线性ＳＶＭｓ和非线性ＳＶＭｓ进行介绍，给出一些常用的训练算法，并指出ＳＶＭｓ存在的局限和将来可能的研究内容。
关 键 词：支持向量机 模式识别 机器学习 统计学习理论
分 类 号：TP181]
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