【摘 要】
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该文较系统地介绍了一种新的学习机器--支撑向量机,以及一些相关概念和知识.文章首先对支撑向量机的理论基础--统计学习理论作了一个概述,并重点讨论了VC维有关的几个重要不
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该文较系统地介绍了一种新的学习机器--支撑向量机,以及一些相关概念和知识.文章首先对支撑向量机的理论基础--统计学习理论作了一个概述,并重点讨论了VC维有关的几个重要不等式.其次,研究人员对简单的线性可分数据,详细介绍了线性支撑向量机的工作原理.再通过一个简单的例子说明如何引入一个非线性映射把原空间上非线性可分的数据映射到另一个特征空间上的线性可分数据,然后利用与线性支撑向量机完全一样的方法.然后,研究人员简单介绍了支撑向量机的训练算法--SMO算法,自己用C语言编程实现,且做了大量的数值试验,结果表明支撑向量机的确具有很强的学习能力.另外,论文较具体地阐述了支撑向量机与正则化理论的紧密联系.最后,研究人员讨论了支撑向量机的推广应用.
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