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支持向量机的训练算法综述
支持向量机的训练算法综述
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摘要：
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的新方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题.首先简要概述了SVM的基本原理,然后对SVM训练算法的国内外研究现状进行综述,重点分析SVM的缩减算法和具有线性收敛性质的算法,对这些算法的性能进行比较,并且对SVM的扩展算法也进行简单介绍.最后对该领域存在的问题和发展趋势进行了展望.
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主办单位：
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1673-4785
CN：
23-1538/TP
开本：
大16开
出版地：
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号：
创刊时间：
2006
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chi
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