| SVM在不平衡样本集中的应用研究 |
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| 引用本文： | 姚程宽. SVM在不平衡样本集中的应用研究[J]. 计算机与数字工程, 2007, 35(10): 21-23,69 |
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| 作者姓名： | 姚程宽 |
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| 作者单位： | 安庆医药高等专科学校,安庆,246052 |
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| 摘 要： | Vapnik等人提出基于统计学习理论的支持向量机( SVM, Support Vector Machices )算法,将其运用于模式识别中,取得了较好的效果.但传统的SVM算法针对不平衡样本集时,效果很不理想,很多的科研人员对该问题进行广泛而深入的研究,较为系统的回顾这一个研究分支在过去10年的发展动态.
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| 关 键 词： | 支持向量机 不平衡数据集 统计学习理论 平衡 样本集 应用 研究 Sets Data 动态 发展 分支 系统 问题 科研人员 效果 模式识别 运用 算法 Support Vector 支持向量机 统计学习理论 |
| 修稿时间： | 2006-08-15 |
Advances in Unbalanced Data Sets by SVM |
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| Yao Chengkuan. Advances in Unbalanced Data Sets by SVM[J]. Computer and Digital Engineering, 2007, 35(10): 21-23,69 |
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| Authors: | Yao Chengkuan |
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| Keywords: | |
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