【摘 要】
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介绍一种新型的机器学习方法一支持向量机，论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣．实骚结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的，通过实验还重
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介绍一种新型的机器学习方法一支持向量机，论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣．实骚结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的，通过实验还重点比较了Chunking、SMO和SVMlight三种典型分解算法，并分析了训练速度优劣的原因，文章最后给出了今后SVM研究方向的一些预见．
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