支持向量机训练算法综述

• 作者: 刘江华 程君实 陈佳品
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 支持向量机 训练算法 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 综论与介绍
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2002.01.010

摘要

本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法,主要有三大类:以SVMlight为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法,比较了各自的优缺点,并介绍了其它几种算法及多类分类算法.最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数据挖掘、系统辨识与控制等领域中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程君实	上海交通大学信息存储研究中心	43	1323	19.0	36.0
2	陈佳品	上海交通大学信息存储研究中心	107	1480	19.0	36.0
3	刘江华	上海交通大学信息存储研究中心	11	828	10.0	11.0