基于核的支持向量机构造方法的研究

来源 :微机发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：seanstarseanstar

【摘要】

：

核函数的选择是构造支持向量机的关键.通过研究当前机器学习领域3类主要核函数及其主要性质,派生出其他相关函数,同时引入其他一些更精密的核函数应用于SVM构造.得出SVM用于

【作者】

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王源陈亚军

【机构】

：

西华师范大学,西华师范大学

【出处】

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微机发展

【发表日期】

：

2005年12期

【关键词】

：

机器学习统计学习核函数支持向量机非线性算法 machine learning statistical learning theory kernel

【基金项目】

：

四川省教育厅资助项目

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核函数的选择是构造支持向量机的关键.通过研究当前机器学习领域3类主要核函数及其主要性质,派生出其他相关函数,同时引入其他一些更精密的核函数应用于SVM构造.得出SVM用于非线性分类器构造时,核函数的选择原则.并以实例分析了核函数方法的计算性和泛化性,扩展了核函数的应用领域,使得SVM的构造方法更加丰富.

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