| 基于核的支持向量机构造方法的研究 |
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| 引用本文： | 王源,陈亚军.基于核的支持向量机构造方法的研究[J].计算机技术与发展,2005,15(12). |
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| 作者姓名： | 王源 陈亚军 |
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| 摘 要： | 核函数的选择是构造支持向量机的关键.通过研究当前机器学习领域3类主要核函数及其主要性质,派生出其他相关函数,同时引入其他一些更精密的核函数应用于SVM构造.得出SVM用于非线性分类器构造时,核函数的选择原则.并以实例分析了核函数方法的计算性和泛化性,扩展了核函数的应用领域,使得SVM的构造方法更加丰富.
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| 关 键 词： | 机器学习 统计学习 核函数 支持向量机 非线性算法 |
A Study of SVM - Constructions Based on Kernels |
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| WANG Yuan,CHEN Ya-jun.A Study of SVM - Constructions Based on Kernels[J].Computer Technology and Development,2005,15(12). |
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| Authors: | WANG Yuan CHEN Ya-jun |
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