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模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重
要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计
学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的
统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种
新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和
SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的
基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注. 相似文献
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针对云计算这样一个范畴综述了当前云计算所采用的技术,剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案.云计算包含两个方面的含义:一方面是底层构建的云计算平台基础设施,是用来构造上层应用程序的基础;另外一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序.主要是针对云计算的基础架构的研究与实现状况给出综述,对于云计算的应用也有所涉及.云计算有3个最基本的特征:第1个是基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;第3个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性.云计算达到了两个分布式计算的重要目标:可扩展性和高可用性.可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理.高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行.通过此文可以了解云计算的当前发展状况以及未来的研究趋势. 相似文献
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