| 支持向量机技术及其应用 |
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| 引用本文： | 陆荣秀.支持向量机技术及其应用[J].科技情报开发与经济,2006,16(14):159-160,190. |
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| 作者姓名： | 陆荣秀 |
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| 作者单位： | 华东交通大学电气与电子工程学院,江西,南昌,330013 |
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| 摘 要： | 支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的通用机器学习技术,相比传统的统计学习理论,其性能有突出的优越性。论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中一些待解决的问题和研究方向。
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| 关 键 词： | 机器学习 支持向量机(SVM) 核函数 |
| 文章编号： | 1005-6033（2006）14-0159-02 |
| 收稿时间： | 2006-02-18 |
| 修稿时间： | 2006-02-18 |
The Support Vector Machine (SVM) Technique and Its Application |
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| LU Rong-xiu.The Support Vector Machine (SVM) Technique and Its Application[J].Sci-Tech Information Development & Economy,2006,16(14):159-160,190. |
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| Authors: | LU Rong-xiu |
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| Institution: | LU Rong-xiu |
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| Abstract: | The SVM is a new general machine learning technique developed on the basis of statistical learning theory.Comparing with the traditional statistical learning theory,its performance possesses obvious superiorities.This paper discusses on the researches on SVM technique and its current application,and points some problems needing solution in the applied research on SVM technique and its research direction. |
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| Keywords: | machine learning support vector machine(SVM) kernel function |
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