【摘 要】
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核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核
【机 构】
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赣南师范学院数学与计算机科学学院,赣南师范学院现代教育技术中心
【基金项目】
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江西省自然科学基金项目(20114BAB211021)
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核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。
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