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论机器学习与支持向量机摘要：机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机器学习方法，在解决小样本...
随着支持向量机理论上深入研究，出现了许多变种支持向量机，如Smolaetal.（1999）提出的用于分类和回归的v支持向量机。另外，一些学者还扩展了支持向量机概念，如Mangasarian（1997）等人的通用支持向量机（GeneralisedSVMs）。
SVM教程：支持向量机的直观理解.如果你曾经使用机器学习解决分类问题，你可能听说过支持向量机（SVM）。.五十年来，SVM随着时间而演化，并在分类之外得到应用，例如回归、离散值分析、排序。.SVM是许多机器学习从业者军火库中的最爱。.在247.ai...
关于支持向量机与核函数的问题.作者wateryu82.来源:小木虫4509帖子.+关注.我学习支持向量机有一段时间了，我想问一个很基本的问题，但是该问题好像一般书上并没有介绍。.问题如下：如果原始空间中的两类样本线性不可分，一般书本上都介绍利用核...
关于真空能级和功函数的问题已经有13人回复浙江省自然基金拟资助项目清单已经有61人回复【讨论】模式识别的最新方法是什么？核方法？支持向量机？流行学习？已经有33人回复【讨论】支持向量机发展现状已经有58人回复
作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机方法具有全局最优,结构简单,推广能力强等优点,近几年得到了广泛的研究.本文仔细研究了支持向量机理论,并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷,分析了产生的原因,提出了两种新的支持向量机算法.针对支持...
大规模稀疏支持向量机算法研究.【摘要】：稀疏学习是一种有效处理冗余问题的方法。.目前,稀疏优化方法已广泛应用于信号压缩感知、图像处理等实际问题中,其理论和算法都在快速发展中。.由于大规模数据挖掘问题往往具有冗余和稀疏的特点,因此稀疏优化...
深度学习之神经网络与支持向量机。纯有监督学习算法可以按照以下顺序阅读：从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flowgraph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的...
本论文就以上主要内容进行了深入的研究并取得了以下结果：（1）在深入了解支持向量机回归的基本原理和算法的基础上，提出一种用于在线训练的支持向量机回归（OSVR）算法。.在线情况下采用批量训练方法对支持向量机回归（SVR）进行训练是非常低效的...
数据挖掘中的支持向量机方法的研究,数据挖掘,支持向量机,预抽取边界向量,调节熵函数。支持向量机是数据挖掘领域众多算法中的一种,它是利用优化方法解决分类问题的工具。目前,该方法已经成功地应用于许多…
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随着支持向量机理论上深入研究，出现了许多变种支持向量机，如Smolaetal.（1999）提出的用于分类和回归的v支持向量机。另外，一些学者还扩展了支持向量机概念，如Mangasarian（1997）等人的通用支持向量机（GeneralisedSVMs）。
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