首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

支持向量机学习方法的选择与应用
引用本文:李琳,张晓龙.支持向量机学习方法的选择与应用[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2006,29(1):75-78.
作者姓名:李琳  张晓龙
作者单位:武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430081
基金项目:教育部留学基金;湖北省教育厅科研项目
摘    要:介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术,以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验,并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析,给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。

关 键 词:支持向量机  机器学习  学习方法  核函数
文章编号:1672-3090(2006)01-0075-04
收稿时间:2005-03-23
修稿时间:2005年3月23日

Selection and Application of Support Vector Machine
LI Lin,ZHANG Xiao-long.Selection and Application of Support Vector Machine[J].Journal of Wuhan University of Science and Technology(Natural Science Edition),2006,29(1):75-78.
Authors:LI Lin  ZHANG Xiao-long
Institution:College of Computer Science and Technology, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China
Abstract:This paper introduces the selection and application of kernel functions of support vector machine (SVM) and their parameters. The recent researches on SVM and its application are reviewed. Simulation experiment is conducted under different learning methods, and the classification properties of 4 learning methods are analyzed and compared. The selection condition of different learning methods for different pattern recognition are given at the end of the paper.
Keywords:support vector machine  machine learning  learning method  kernel function
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号