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绍兴文理学院学报:自然科学版期刊
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支持向量机学习算法-序列最小优化(SMO)
支持向量机学习算法-序列最小优化(SMO)
作者:
赵丽红
赵洪波
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机
二次优化
SMO
摘要:
支持向量机作为一种优秀的学习方法,有着严格的理论基础和很好的应用前景,但是由于支持向量机算法实现复杂、效率低,严重限制了支持向量机的应用.SMO方法的提出大大提高了支持向量机学习的效率,作者对SMO算法的实现进行了详细的介绍.
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文献信息
篇名
支持向量机学习算法-序列最小优化(SMO)
来源期刊
绍兴文理学院学报:自然科学版
学科
数学
关键词
支持向量机
二次优化
SMO
年,卷(期)
2003,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
21-24
页数
4页
分类号
O234
字数
语种
DOI
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
赵洪波
绍兴文理学院工学院
22
496
11.0
22.0
2
赵丽红
绍兴文理学院工学院
3
18
2.0
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传播情况
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2003(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
二次优化
SMO
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
绍兴文理学院学报:自然科学版
主办单位:
绍兴文理学院
出版周期:
季刊
ISSN:
1008-293X
CN:
33-1209/C
开本:
出版地:
浙江省绍兴市环城西路508号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
672
总下载数(次)
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