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支持向量机的新发展  
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【英文篇名】 Advances in support vector machines
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【作者】 许建华; 张学工; 李衍达;
【英文作者】 XU Jian-hua~1; ZHANG Xue-gong~2; LI Yan-da~2 (1.School of Mathematical and Computer Science; Nanjing Normal University; Nanjing 210097; China; 2.Department of Automation; Tsinghua University; Beijing 100084; China.);
【作者单位】 南京师范大学数学与计算机学院; 清华大学自动化系; 清华大学自动化系 江苏南京;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2004年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器学习; 统计学习理论; 支持向量机;
【英文关键词】 machine learning; statistical learning theory; support vector machines;
【摘要】 Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法—支持向量机 ,比较成功地解决了模式分类问题 .其后 ,机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热潮 ,引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机 ,依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等 .对此 ,较为系统地回顾了近 10年来算法研究领域的新发展
【英文摘要】 Vapnik and his collaborators proposed a useful algorithm: support vector machines, which can implement the structural risk minimization principle in statistical learning theory. This novel algorithm handles the classification problems successfully. Since then more attentions have been paid to statistical learning theory and support vector machines. The attractive research areas are to improve or modify support vector machines by optimization techniques, and to design the novel non-linear machine learning al...
【基金】 国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 75 0 0 7) .
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP18
【正文快照】 1 引  言  Vapnik等学者提出的支持向量机算法( SVM) [1~4] 和机器学习的统计学分析专著——统计学习理论( SLT) [5~7] ,是近1 0年来机器学习、模式识别以及神经网络界最有影响力的成果之一.支持向量机分类算法具有4个显著特点:1 )利用大间隔的思想降低分类器的VC维,实?

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