为提高定量构效关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型预测的精度,以支持向量回归(support vector regres......

支持向量机的核函数类型分为两类：局部核函数和全局核函数.局部核函数的值只受到相距很近数据点的影响,有很好的学习能力.全局核函......

大多数文本为高维且线性不可分。针对中文邮件,首先阐述了邮件预处理的相关方法,利用TF-TDF将邮件向量化。分析了多种常用核函数在......

支持向量机算法作为一种新的机器学习方法,在处理小样本分类问题上具有明显优势,但核函数和参数的选取的好坏直接影响支持向量机算......

支持向量机采用核函数来实现从原输入空间到一个高维空间的非线性映射,而由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都......