【摘 要】
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,它采用了结构风险最小化原则来代替了经验风险最小化,能较好地解决小样本学习的问题;还采用核函数思想,把非线性空间的
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,它采用了结构风险最小化原则来代替了经验风险最小化,能较好地解决小样本学习的问题;还采用核函数思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度。正因为SVM有较完备的理论基础和较好的学习性能,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,成为当前机器学习领域的研究热点问题之一,并在很多领域都得到了成功的应用。
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