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| 一种新的机器学习算法:Support Vector Machines | |
| 引用本文： | 陶卿,姚穗,范劲松,方廷健.一种新的机器学习算法:Support Vector Machines[J].模式识别与人工智能,2000,13(3). |
| 作者姓名： | 陶卿 姚穗 范劲松 方廷健 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031;中国人民解放军炮兵学院,一系,合肥,230031 2. 安徽省科学技术协会,合肥,230000 3. 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031 |
| 摘 要： | SVM是由Vapnik及其领导的AT&T Bell实验室研究小组提出的一种新的非常有发展前景的机器学习算法.本文通过它与神经网络学习算法的比较,说明了SVM具有较强的理论依据和较好的泛化性能.本文是SVM的发展综述,重点介绍了SVM的理论依据和一些值得研究的问题. |
| 关 键 词： | 机器学习 SVM 神经网络 VC理论 经验风险 期望风险 |
A NEW KIND OF MACHINE LEARNING ALGORITHM:SUPPORT VECTOR MACHINES |
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| Tao Qing,Yao Sui,Fan Jinsong,Fang Tingjian.A NEW KIND OF MACHINE LEARNING ALGORITHM:SUPPORT VECTOR MACHINES[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2000,13(3). | |
| Authors: | Tao Qing Yao Sui Fan Jinsong Fang Tingjian |
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| Keywords: | |
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