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摘要:
通过对支撑向量机推广能力的分析,提出了一种构造性的与样本分布有关的推广能力衡量准则.该准则与统计学习理论中的推广能力准则具有几何上的一致性,由样本的二阶统计量构成,比已有的完全不依赖于样本分布的推广能力上界更能反映学习过程的收敛性和收敛速率.较为重要的一点是该准则在学习过程之前是可处理的,所以它可以用作所有分类器中数据预处理的准则,同时也可以为支撑向量机模型的选择提供依据.文中最后给出的人工及实际的例子也很好地说明了该准则的合理性.
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文献信息
篇名 一种改进的推广能力衡量准则
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 统计学习理论 推广能力 支撑向量机 模式识别
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 598-604
页数 7页 分类号 TP18
字数 6079字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2003.05.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张莉 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 34 1120 13.0 33.0
2 焦李成 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 514 14586 52.0 103.0
3 周伟达 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 14 1088 12.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计学习理论
推广能力
支撑向量机
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导