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支持向量机理论及算法研究综述 被引量:195

Overview of support vector machine analysis and algorithm
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摘要 介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。 This paper introduced the theoretical basis of support vector machine, in addition, it described some algorithms about SVM and analysed their advantages and disadvantages and development status. Then it introduced the application principle of SVM in the real life and its application status. Finally, it analysed the deficiency in the development of SVM and pointed out the research direction and prospects, and it put forward distributed support vector machine which as a direction could be make a deeper research.
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1281-1286,共6页 Application Research of Computers
基金 国家自然科学基金重点资助项目(91224006) 国家"十二五"科技支撑计划资助项目(2012BAK17B01-1)
关键词 支持向量机 统计学习理论 训练算法 模糊支持向量机 多分类支持向量机 模式识别 support vector machine(SVM) statistical learning theory(SLT) training algorithm fuzzy support vector ma-chines multi-class support vector machines pattern recognition
  • 相关文献

参考文献38

二级参考文献326

共引文献2733

同被引文献1927

引证文献195

二级引证文献891

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