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Hilbert空间映射下非线性分类的变元可分离核函数

SEPARABLE-VARIABLES KERNEL FUNCTION USED TO NONLINEAR CLASSIFICATION UNDER HILBERT SPACE MAPPING
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摘要 分析变元可分离函数K(u,v)=k(u)k(v)成为核函数对非线性支持向量分类机的作用,由新方法构造的非线性支持向量分类机可以使相应的算法得以简化. It is concluded that separable variables function K=(u,v)=k(u)k(v) can be used as kernel function to provide a new method in selecting new kernel function of nonlinear classification machines based on support vector machine.Using nonlinear classification support vector machines structured by the new method,the relevant algorithm will be simplified.
出处 《广州航海高等专科学校学报》 2007年第1期32-34,共3页 Journal of Guangzhou Maritime College
基金 国家自然科学基金资助项目(10071097)
关键词 非线性分类 变元可分离函数 核函数 nonlinear classification separable variables function kernel function
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献4

  • 1张学工译.统计学习理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 2http://www.kernel-machines.org
  • 3Boser B,Guyon I,Vapnik V.A training algorithm for optimal margin classifiers.In:Fifth Annual Workshop on Computer Learning Theory.Pittsburgh:ACM Press,1992
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共引文献1

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