| 支持向量机的学习方法综述 |
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| 引用本文： | 张浩然,汪晓东. 支持向量机的学习方法综述[J]. 浙江师范大学学报(自然科学版), 2005, 28(3): 283-288 |
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| 作者姓名： | 张浩然 汪晓东 |
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| 作者单位： | 浙江师范大学,信息科学与工程学院,浙江,金华,321004 |
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| 摘 要： | 支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.
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| 关 键 词： | 统计学习理论 支持向量机 学习算法 机器学习方法 |
| 文章编号： | 1001-5051（2005）03-0283-06 |
| 收稿时间： | 2005-01-12 |
| 修稿时间： | 2005-04-12 |
A review of support vector machine learning algorithms |
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| ZHANG Hao-ran,WANG Xiao-dong. A review of support vector machine learning algorithms[J]. Journal of Zhejiang Normal University Natural Sciences, 2005, 28(3): 283-288 |
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| Authors: | ZHANG Hao-ran WANG Xiao-dong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | statistical learning theory support vector machine learning algorithm machine learning method |
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