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SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出诸多特有的优势，结合模式分类，研究SVM的基本思想、训练算法及其应用，讨论海量样本数据的改进训练算法以及多类别分类方法等方面。
用于模式分类的支持向量机的研究
【摘 要】
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SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出诸多特有的优势，结合模式分类，研究SVM的基本思想、训练算法及其应用，讨论海量样本数据的改进训练算法以及多类别分类方法等
【机 构】
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中南民族大学计算机学院
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2007年6期
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