各种不同类型的支持向量机及其性能比较分析

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摘要：支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的解决分类、线性回归问题的可行方法。在模式识别等问题中有广泛的应用，并在应用中衍生出了多种不同的形式。文章从统计学习理论入手，在讲述SVM一般原理的基础上，分析比较不同种的支持向量机的性能。由于分析从两个角度进行，所提出的方法能够涵盖，并区分绝大多数现有SVM。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200512/15466518.html

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关键词：支持向量机 比较分析 向量机 Vapnik cqvip 支持向量机 超平面 核函数 机器学习