原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对传统统计模式识别理论中基于大数定理的假设,介绍了统计学习理论和以该理论为基础的支持向量机模式识别方法.指出了以结构风险最小化为原则的分类嚣设计方法,即同时兼顾分类能力最优化和经验风险最小化.支持向量机是统计学习理论的VC雏理论和结构风险最小原理的具体实现,他通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间然后在这个新空间中求取最优线性分类面.
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文献信息
篇名 统计学习理论及支持向量机概述
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 统计学习理论 支持向量机 VC雏 结构风险
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 实战基地
研究方向 页码范围 59-61
页数 3页 分类号 O183.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-373X.2003.04.022
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 毕笃彦 空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室 282 3094 27.0 43.0
2 周旭 空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室 3 124 3.0 3.0
3 郑红军 空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室 1 93 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计学习理论
支持向量机
VC雏
结构风险
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
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