基于核函数的学习算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于核函数的学习算法

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【英文篇名】	Kernel-Based Learning Algorithms
【下载频次】	★★★★★
【作者】	田盛丰;
【英文作者】	TIAN Shengfeng(School of Computer and Information Technology; Northern Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】	北方交通大学计算机与信息技术学院北京;
【文献出处】	北方交通大学学报 , Journal of Northern Jiaotong University, 编辑部邮箱 2003年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	支持向量机; 基于核函数的方法; 机器学习;
【英文关键词】	support vector machine; kernel-based method; machine learning;
【摘要】	论述基于核函数的方法,包括支持向量机的分类、聚类与回归算法,基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析,介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题,及基于核函数方法的应用.
【英文摘要】	This paper describes the kernelbased methods including the classification, clustering and regression of support vector machines, Fisher discriminant analysis, perceptron and principal component analysis based on kernel. The research topics including learning algorithms, simplification algorithms and multiclassese classification, and the applications of kernel_based methods are discussed.
【分类号】	TP18
【正文快照】	支持向量机是一种学习机制,可用于模式识别和回归估计[1,2].支持向量机的概念是前苏联学者Vap nik等人在1974年提出的,直到最近几年才受到重视,并开始成为人工智能界的一个研究热点.该项研究属于机器学习、模式识别和人工神经网络等多个学科,由于它与这些学科现有的理论和方法?

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