文献类型：期刊文章

作　　者：胡春[1] 胡文[2] 李圣华[3]

机构地区：[1]江西科技师范大学现代教育技术中心 [2]深圳信息职业技术学院数字媒体学院 [3]江西信息应用职业技术学院招生办公室

出　　处：《知识窗（教师版）》

基　　金：国家自然科学基金项目,项目编号:50875169;深圳信息职业技术学院科研培育项目,项目编号:QN201713

年　　份：2018

期　　号：24

起止页码：26-26

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：一、两类分类支持向量机1.线性可分两类分类对于训练样本是线性可分的情况,即只要一个超平面H就能正确划分所有训练样本的类别。给定一个训练样本(G1,α1),(G2,α2),…,(G1.α1),其中,G1∈R^n,i=1,2,…,l,α1∈{-1,+1}是G1对应的类别.则线性可分两类分类支持向量机求解下列问题:minω,b1/2(ω)^Tω,s.t.{(ω)^TG1+b≥1,ifαt=1,(ω)^TG1+b≤-1,ifα1=-1.

关 键 词：支持向量机 综述  训练样本  分类  IF 平面  

分 类 号：G633[教育学类]