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[期刊论文] 作者：常群,王晓龙,林沂蒙,Daniel S.Yeung,陈清才,,
来源：计算机研究与发展 年份：2007
支持向量分类时，由于样本分布的不均匀性，单宽度的高斯核会在空间的稠密区域产生过学习现象，在稀疏区域产生欠学习现象，即存在局部风险．针对于此，构造了一个全局性次核来降低高斯核......
[期刊论文] 作者：常群,王晓龙,林沂蒙,王熙照,Daniel S.Yeung,,
来源：电子学报 年份：2007
支持向量分类中，高斯核不区分样本中各个特征的重要性，显然各个特征对分类的贡献一般是不相同的．为了体现这种差别从而提高支持向量机的泛化性能，文中提出了多宽度高斯核的概念．多......
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