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3.支持向量机的应用及发展方向虽然SVM方法在理论上具有很突出的优势,但与其理论研究相比,应用研究尚相对比较滞后,到目前，SVM已用于数据分类、回归估计、函数近等领域.应用最为广泛的当属模式识别领域[11-14]，在模式识别方面最突出的应用研究
支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论基础之上的,克服了神经网络分类和传统统计分类方法的许多缺点,具有较高的泛化性能。但是,由于支持向量机尚处在发展阶段,很多方面尚不完善,现有成果多局限于理论分析,而应用显得较薄弱,因此研究和完善...
增量支持向量机学习算法研究.【摘要】：支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于统计学习理论的通用有效的机器学习方法,鉴于其坚实的理论基础和良好的泛化性能,已被广泛应用到很多领域。.但是由于其本质上求解的是凸二次规划问题,需要进行大规模...
半监督支持向量机（S3VMs）今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法
拉普拉斯支持向量机lapSVM一种半监督学习分类方法.前段时间看了一篇采用拉普拉斯支持向量机做半监督岩性识别的论文：.中间查了很多资料发现中文互联网上对于拉普拉斯支持向量机（以下简称LapSVM）的介绍非常少，所以在这里聊以下我非常浅显的一点见解...
目录SVM简介线性SVM算法原理非线性SVM算法原理SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM…
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