【摘 要】
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支持向量机是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法。支持向量机方法基于统计学习理论与结构风险最小化原理,具有良好的推广性和较高的准确率。它集成了最优分类超平面、Mercer核、凸二次规划等多项技术,能有效地解决“过学习”、“维数灾难”和局部极小点等问题。由于出色的学习性能,支持向量机已经成为当前机器学习界的研究热点,并在很多领域得到广泛的应用,包括模式识别、回归估计等方面。支持向量机
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支持向量机是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法。支持向量机方法基于统计学习理论与结构风险最小化原理,具有良好的推广性和较高的准确率。它集成了最优分类超平面、Mercer核、凸二次规划等多项技术,能有效地解决“过学习”、“维数灾难”和局部极小点等问题。由于出色的学习性能,支持向量机已经成为当前机器学习界的研究热点,并在很多领域得到广泛的应用,包括模式识别、回归估计等方面。支持向量机方法最初是针对二类别的分类问题提出的,如何将二类别分类方法扩展到多类别分类是支持向量机研究的一个重要内容
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