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本文提出了基于支持向量回归机（SVR）的一种新分类算法．它和标准的支持向量机（SVM）不同：标准的支持向量机（SVM）采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关．本文中我们可以用任意模度量间隔，得到的最优化问题是无参数的线性规划问题，避免了参数选择．数值试验表明了该算法的有效性．
一种求解分类问题的新算法
【摘 要】
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本文提出了基于支持向量回归机（SVR）的一种新分类算法．它和标准的支持向量机（SVM）不同：标准的支持向量机（SVM）采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关．本文中我们可以用任意模度
【机 构】
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中国农业大学理学院
【出 处】
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运筹学学报
【发表日期】
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2008年2期
【基金项目】
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Supported by the Key Project of the National Natural Science Foundation of China（No.10631070） and the National Natural Science Foundation of China（60573158）, 本文获北京运筹学会2005年青年优秀论文二等奖.
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