本文關(guān)鍵詞：支持向量機的算法及應(yīng)用綜述

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【摘要】：支持向量機(SVM)是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理基礎(chǔ)上建立起來的機器學(xué)習(xí)方法,其訓(xùn)練算法本質(zhì)上是一個二次規(guī)劃的求解問題。首先簡述了SVM的基本原理,然后對SVM算法進行了概括,如塊算法、分解算法,序列最小優(yōu)化算法及最小二乘支持向量機、模糊支持向量機和粒度支持向量機等。接著介紹了支持向量機的應(yīng)用,最后對該領(lǐng)域存在的問題和發(fā)展趨勢進行了展望。
【作者單位】： 蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論 訓(xùn)練算法
【基金】：安徽省教育廳自然科學(xué)重點項目(KJ2016A767) 蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院自然科學(xué)項目(Wzyzr201618)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 支持向量機是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上,以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為原則建立起來的機器學(xué)習(xí)算法,通過控制參數(shù)自動調(diào)節(jié)模型結(jié)構(gòu),實現(xiàn)經(jīng)驗風(fēng)險和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化。在解決小樣本、高維問題和非線性問題等方面表現(xiàn)出良好的泛化能力和預(yù)測性能,在人臉檢測、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、語音識別、故

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10 侯澍e，

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