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作為當前國際機器學習前沿熱點的支持向量機是一種新型的機器學習算法,具有卓越的
學習效果。文中分析了該方法的核心思想及常用訓練算法,并給出其具體應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:支持向量機;統(tǒng)計學習理論;機器學習
支持向量機(Support Vector Machines ,簡稱SVM) 是一種基于統(tǒng)計學習理論的新型機器學習算法,由于其具有出色的學習性能,已成功應(yīng)用于人臉識別、手寫體數(shù)字識別、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,給出常用的SVM 訓練算法及其具體應(yīng)用。
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