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介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库，在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法．在分析各种算法优缺点的基础上，提出了在线性样本训练、超大规模样本下满足KKT条件的算法是SVM算法的发展方向的观点．
基于SVM学习方法的分析
【摘 要】
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介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库，在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法．在分析各种算法优缺点的基础
【机 构】
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日照广播电视大学开放教育学院,山东师范大学信息科学与工程学院
【出 处】
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烟台师范学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年2期
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