支持向量机的学习方法综述

• 作者: 张浩然 汪晓东
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 学习算法 机器学习方法
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 283-288
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5051.2005.03.012

摘要

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪晓东	浙江师范大学信息科学与工程学院	62	1198	16.0	33.0
2	张浩然	浙江师范大学信息科学与工程学院	46	819	13.0	28.0