【摘 要】
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留一法（Leave One Out,LOO）错误率是评价支持向量机（Support Vector Machine,SVM）性能最准确方法,LOO错误率越小,SVM泛化性能越好.但LOO实现起来较为费时.因此人们提出了LOO错误
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留一法（Leave One Out,LOO）错误率是评价支持向量机（Support Vector Machine,SVM）性能最准确方法,LOO错误率越小,SVM泛化性能越好.但LOO实现起来较为费时.因此人们提出了LOO错误率的各种上界作为近似,最有代表性的是Joachims上界和Jaakkola-Haussler上界.基于LOO上界的SVM泛化性能评价方法不但较为准确,而且耗时大大减小.本文首先证明了在径向基函数（Radial Basis Function,RBF）为核函数的SVM中,Joachims
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