支持向量机的算法及应用综述

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摘要：支持向量机(SVM)是在统计学习的VC维理论和结构风险最小化原理基础上建立起来的机器学习方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题。首先简述了SVM的基本原理,然后对SVM算法进行了概括,如块算法、分解算法,序列最小优化算法及最小二乘支持向量机、模糊支持向量机和粒度支持向量机等。接着介绍了支持向量机的应用,最后对该领域存在的问题和发展趋势进行了展望。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91038B/201602/67907470504849544850484853.html

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关键词：支持向量机 向量机 cqvip HTML HTTP 支持向量机 统计学习理论 训练算法