支持向量机(support vector m ach ine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。针对一些主要的SVM训练方法,比较了它们的优缺点并重点阐述了其中最有代表性的序贯最小优化(SMO)...支持向量机(support vector m ach ine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。针对一些主要的SVM训练方法,比较了它们的优缺点并重点阐述了其中最有代表性的序贯最小优化(SMO)算法及其多种改进算法,最后指出了进一步研究和应用亟待解决的一些问题。展开更多
文摘支持向量机(support vector m ach ine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。针对一些主要的SVM训练方法,比较了它们的优缺点并重点阐述了其中最有代表性的序贯最小优化(SMO)算法及其多种改进算法,最后指出了进一步研究和应用亟待解决的一些问题。
