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用于分类的支持向量机

Support Vector Machine Used in Classification

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【Author】 HUANG Fa_liang~1,ZHONG Zhi~2(1.Department of Computer Science,Guangxi Normal University,Guilin 541000,China;2.Department of Mathematics and Computer Science,Guangxi Teachers College,Nanning 530001,China)

【机构】广西师范大学计算机系；广西师范学院数学与计算机科学系广西桂林541000；广西南宁530001；

【摘要】支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索.更多还原

【Abstract】 Support Vector Machine (SVM) is a new technology of machine learning developed in the 90’s.SVM based on Structural Risk Minimization principle (SRM) attracts researchers for its unique advantages.In this paper,we emphasize SVM used in classification,outline the basic principle and primary training algorithms,and to a certain extent explore the usage.更多还原

【关键词】支持向量机；机器学习；分类；
【Key words】 support vector machine； machine learning； classification；

【文献出处】广西师范学院学报(自然科学版) ,Journal of Guangxi Teachers College , 编辑部邮箱 ,2004年03期

【分类号】TP18
【被引频次】80
【下载频次】631

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