【摘 要】
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随着SVM分类算法的不断完善和优化,其在人工智能及机器学习领域得到了广泛应用,并且也深入到了实际应用中。支持向量机早期仅用于监督学习,这些年随着半监督学习的迅速发展,
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随着SVM分类算法的不断完善和优化,其在人工智能及机器学习领域得到了广泛应用,并且也深入到了实际应用中。支持向量机早期仅用于监督学习,这些年随着半监督学习的迅速发展,支持向量机在半监督学习中也起到了很重要的作用。在如何划分低维空间向量集是一个普遍存在的难题,为了解决这个问题,我们需要找到一个合适的核函数,这样就可以能够有一个较好的存在于高维空间的分类函数。在支持向量机的理论中,每一个核函数都会产生一个不一样的算法,而这种算法的基础则是统计学理论。
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