支持向量机训练算法的实验比较

• 作者: 姬旺田 姬水旺
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 训练算法
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2004.11.006

摘要

SVM是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力.并对目前的三种主流算法SVMlight,Bsvm与SvmFu在人脸检测、MNIST和USPS手写数字识别等应用中进行了系统比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬水旺		2	81	2.0	2.0
2	姬旺田		2	81	2.0	2.0