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支持向量机的问题本质上是一个经典的二次规划问题,避免了局部最优解,有效地克服了维数局限性,而且可以结合利用最优化理论中许多算法。文章通过对线性支持向量机和非线性支持向量机的分析研究,又进一步研究了其在统计学这个大的领域里的一些具体应用,而且把支持向量机和Boosting算法相结合以提升该学习算法的强度。