摘要
支持向量机作为一种优秀的学习方法,有着严格的理论基础和很好的应用前景,但是由于支持向量机算法实现复杂、效率低,严重限制了支持向量机的应用.SMO方法的提出大大提高了支持向量机学习的效率,作者对SMO算法的实现进行了详细的介绍.
Support vector machine is an excellent method of learning. However, because the algorithm of SVM is complex, it hinders the application of SVM. In this paper, the algorithm and execution of SVM is introduced in detail.
出处
《绍兴文理学院学报(自然科学版)》
2003年第10期21-24,共4页
Journal of Shaoxing College of Arts and Sciences
关键词
支持向量机
二次优化
SMO
support vector machine
quadratic optimization
SMO