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支持向量机研究

作者：
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支持向量机
模式识别
机器学习
统计学习理论
摘要：
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。
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文献信息
篇名 支持向量机研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机 模式识别 机器学习 统计学习理论
年，卷（期） 2001,（1） 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 58-61
页数 4页 分类号 TP3
字数 3691字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周志华 92 3105 30.0 55.0
2 李星 清华大学电子工程系 163 2416 25.0 45.0
3 崔伟东 清华大学电子工程系 2 294 2.0 2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (292)
同被引文献  (138)
二级引证文献  (798)
1995(1)
  • 参考文献（1）
  • 二级参考文献（0）
2001(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
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2006(76)
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2011(71)
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  • 二级引证文献（53）
2012(73)
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2013(59)
  • 引证文献（10）
  • 二级引证文献（49）
2014(59)
  • 引证文献（5）
  • 二级引证文献（54）
2015(70)
  • 引证文献（9）
  • 二级引证文献（61）
2016(61)
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  • 引证文献（6）
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2019(51)
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2020(17)
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模式识别
机器学习
统计学习理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量（篇）
39068
总下载数（次）
102
总被引数（次）
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名：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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