| 基于SVM学习方法的分析 |
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| 引用本文： | 卢家胜,王翠平.基于SVM学习方法的分析[J].烟台师范学院学报(自然科学版),2006,22(2):105-108. |
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| 作者姓名： | 卢家胜 王翠平 |
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| 作者单位： | [1]日照广播电视大学开放教育学院,山东日照276826 [2]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014 |
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| 摘 要： | 介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库，在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法．在分析各种算法优缺点的基础上，提出了在线性样本训练、超大规模样本下满足KKT条件的算法是SVM算法的发展方向的观点．
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| 关 键 词： | 支持向量机 增量学习算法 序列最小优化算法 加权支持向量机算法 |
| 文章编号： | 1004-4930（2006）02-0105-04 |
| 收稿时间： | 2005-10-17 |
Analysis of Studying Method Based on SVM |
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| LU Jia-sheng,WANG Cui-ping.Analysis of Studying Method Based on SVM[J].Yantai Teachers University journal(Natural Science Edition),2006,22(2):105-108. |
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| Authors: | LU Jia-sheng WANG Cui-ping |
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| Institution: | 1 .School of Open Education, Rizhao TV and Radio University, Rizhao 276826, China; 2. School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine increment learning algorithm SMO weighted support vector machine algorithm |
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