資料介紹
作為當(dāng)前國際機(jī)器學(xué)習(xí)前沿?zé)狳c(diǎn)的支持向量機(jī)是一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有卓越的
學(xué)習(xí)效果。文中分析了該方法的核心思想及常用訓(xùn)練算法,并給出其具體應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:支持向量機(jī);統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論;機(jī)器學(xué)習(xí)
支持向量機(jī)(Support Vector Machines ,簡稱SVM) 是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法,由于其具有出色的學(xué)習(xí)性能,已成功應(yīng)用于人臉識(shí)別、手寫體數(shù)字識(shí)別、圖像檢索等許多領(lǐng)域。本文在介紹最優(yōu)超平面概念的基礎(chǔ)上,分析SVM 的特點(diǎn),給出常用的SVM 訓(xùn)練算法及其具體應(yīng)用。
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