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支持向量机器原来为二进制分类被设计。怎么有效地扩大它因为多班分类仍然是一个进行中的研究问题。Inthis 纸，我们认为是多范畴支持的自然延期的核机器是 Crammer 和歌手原来建议的向量机器。基于算法稳定性，我们为机器在论文建议了的核获得归纳错误界限。
GENERALIZATION PERFORMANCE OF MULTI-CATEGORY KERNEL MACHINES -In Memory of Professor Sun Yongsheng
【摘 要】
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支持向量机器原来为二进制分类被设计。怎么有效地扩大它因为多班分类仍然是一个进行中的研究问题。Inthis 纸，我们认为是多范畴支持的自然延期的核机器是 Crammer 和歌手原来
【机 构】
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FacultyofMathematicsandComputerScienceHubeiUniversityWuhan430062
【出 处】
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分析理论与应用：英文刊
【发表日期】
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2007年2期
【基金项目】
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Supported in part by the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education under grant 20060512001.
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