【摘 要】
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支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法，被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布，降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题，提出一
【机 构】
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中国人民大学信息学院,中国人民大学电子商务实验室
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支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法，被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布，降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题，提出一种马氏距离支持向量机学习模型，考虑总体样本的分布，并将该模型扩展到多核学习模型。通过数学方法将欧式距离核矩阵转化为马氏距离核矩阵，降低模型的实现难度。实验缔果证明，该模型不仅保持了欧式距离多核学习模型的原有性质，且具有更好的分类精确度。
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