更新时间:2021-04-16 00:09
关于统计学习理论与支持向量机
<摘要> 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.
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被引:3745
基本信息
篇名 关于统计学习理论与支持向量机 来源期刊 自动化学报
学科 工学 年,卷(期) 2000,1
关键词 统计学习理论 支持向量机 机器学习 模式识别 所属期刊栏目 综述与评论
研究方向 页码范围 32-42
页数 11页 分类号 TP2
字数 7809字 语种 中文
基金 中国科学院资助项目 DOI
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王荆晴 厦门大学会计系 100 100 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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统计学习理论
支持向量机
机器学习
模式识别
参考文献
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
自动化学报
自动化学报
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EI
JST
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CSTPCD
月刊
0254-4156
11-2109/TP
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
大16开
2-180
1963
中文
出版文献量:
4362
总下载次数:
0
总被引次数:
120705
相关基金
国家自然科学基金
译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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