支持向量机及其算法研究

• 作者: 李岐强 杜晓东
• 来源期刊: 信息技术与信息化
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 SMO
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 信号处理与模式识别
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 5117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2005.03.025

摘要

本文首先概要介绍了支持向量机的理论背景,然后结合目前一些主要的SVM训练方法以及它们之间的联系,比较了各种算法的优缺点.重点阐述了其中最有代表性的序贯最小优化(SMO)算法及其多种改进方案.最后指出了SVM及其算法进一步研究和亟待解决的一些问题.