基于统计学习理论的支持向量机算法研究及其应用

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该文概述了统计学习理论中关于小样本统计的部分重要结论,详细地介绍了支持向量机方法的基本原理,并讨论了该方法与统计学习理论中相关结论的关系,方法的性质以及存在的一些问题.文中专门讨论了支持向量机中存在的对噪声和野值敏感和算法实现效率低的问题,分别介绍和分析了目前针对这些问题所提出的一些方法,并在此基础上提出了自己的解决思路.以解决这些问题为目的,该文提出了两种改进的支持向量机算法——剪驾支持向量机算法和分级分组支持向量机算法.最后,文中结合实际生物数据分类的实验,进一步分析和比较了传统方法,支持向量机以及改进方法在实际应用中的有效性,并且对线性支持向量机在特征选择方面的应用做了卓有成效的尝试.
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