[1]杨斌 路游.基于统计学习理论的支持向量机的分类方法[J].计算机技术与发展,2006,(11):56-58.
　YANG Bin,LU You.Classification Method of Support Vector Machine Based on Statistical Learning Theory[J].,2006,(11):56-58.
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基于统计学习理论的支持向量机的分类方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年11期
页码:
56-58
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Classification Method of Support Vector Machine Based on Statistical Learning Theory
文章编号:
1673-629X（2006）11-0056-03
作者:
杨斌 路游
中国石油大学计算机系
Author(s):
YANG Bin;  LU You
Department of Computer Science and Technology,China University of Petroleum
关键词:
支持向量机; 统计学习理论; 结构风险最小化; 数据分类
Keywords:
support vector machine;  statistical learning theory;  structural risk minimization;  data clasification
分类号:
TP182
文献标志码:
A
摘要:
支持向量机是一种新型机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为机器学习领域新的研究热点。介绍用于分类的支持向量机的统计学习理论基础，在此基础上提出了支持向量机的分类算法，讨论了支持向量机存在的问题，对用于分类的支持向量机的应用前景进行了展望
Abstract:
Support veCtor machines are a kind of novel machine learning method, which have become the hotspot of machine learning because of their excellent performance. In this paper, the elements of statistical learning theory for support vector machines used in classification and algorithms are introduced. The main issues of support vector machine are discussed, and the application foreground of support vector machine is prospected

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备注/Memo

备注/Memo:
中国石油大学科技创新基金资助（05C088）杨斌（1981-），男，安徽滁州人，硕士研究生，研究方向为机器学习、智能信息处理；路游，副教授，博士，研究方向为机器学习
更新日期/Last Update: 1900-01-01