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继神经网络方法之后,支持向量机成为机器学习领域中的有效方法,但是核函数的评价和选取问题一直存在。该文从结构风险出发,通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行量化,给出评价核函数性能的公式,指出传统经验风险定义的缺陷,并提出了一个新的定义。实验证明了该算法的可行性和有效性。
支持向量机中核函数的性能评价策略
【摘 要】
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继神经网络方法之后,支持向量机成为机器学习领域中的有效方法,但是核函数的评价和选取问题一直存在。该文从结构风险出发,通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,四川文理学院,四川省信息安全测评中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2007年19期
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