支持向量机训练算法比较研究

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摘要：论文介绍了一种年轻的机器学习方法——支持向量机，详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法，包括：二次规划算法。分解算法和增量算法。通过实验验证了普通二次规划算法的缺陷，比较了三种典型的SVM分解训练算法的性能。说明了其相对于二次规划算法的优点和对SVM训练问题的适用性，指出了训练速度优劣的原因。最后指出了未来支持向量机训练算法研究的方向。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200517/15759853.html

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关键词：支持向量机 比较研究 向量机 cqvip 二次规划 支持向量机 训练算法