期刊文献+

支持向量机及其应用研究 被引量:5

Support Vector Machines and Application Research
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 详细介绍支持向量机的理论基础及数学模型;阐述支持向量机分类的基本思想以及基本方法;分析支持向量机的优点和不足并展望其研究前景。 This paper introduces the basic theory and mathematics model of SVM elaborately.It elaborates the basic idea and methods of SVM: It discusses the advantages and disadvantages of SVM and looks forward to its attractive application research prospect.
机构地区 安徽大学
出处 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2008年第2期121-124,共4页 Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Sciences Edition
关键词 支持向量机 机器学习 核函数 数据分类 support vector machines machine learning kernel function data classification
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献21

  • 1Burges G J C.A Tutorial on Support Veetor Machine for Pattern Rccognition.Data Mining and Knowledge Diseovery .1998.2(2).
  • 2Musicant D R.Data Mining via Mathematical Programming and Machine Learning[Phd.Thesis].University of Wisconsin-Madison.2000.
  • 3VAPNIKVN 张学工译.统计学习理论的本质[M].清华大学出版社,2000..
  • 4V N Vapnik. The Nature of Statistical Learning Theory.New York :Springer Verlag, 1995.
  • 5V N Vapnik. An Overview of Statistical Learning The ory. IEEE Trans. Neural Networks, 1999, 10 (5): 988 -999.
  • 6B E Boser,I M Guyon,V N Vapnik. A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers. Pro Fifth Ann.Workshop Computing Learning Theory. 1995:144-152.
  • 7B E Boser,I M Guyon,V N Vapnik. A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers. Pro Fifth Ann.Workshop Computing Learning Theory. 1995,144 -152.
  • 8Bernhard Scholkope,Alex Smola. Learning with Kernels :Support Vector Machines,Regularization,Optimization and Beyond. MIT Press ,Cambridge ,MA ,2002.
  • 9张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,26(1):32-42. 被引量:2312
  • 10崔伟东,周志华,李星.支持向量机研究[J].计算机工程与应用,2001,37(1):58-61. 被引量:89

共引文献215

同被引文献38

引证文献5

二级引证文献14

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部