各种不同类型的支持向量机及其性能比较分析

• 作者: 古红英 胡懋智
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 超平面 核函数 机器学习
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 5805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.12.012

摘要

支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的解决分类、线性回归问题的可行方法.在模式识别等问题中有广泛的应用,并在应用中衍生出了多种不同的形式.文章从统计学习理论入手,在讲述SVM一般原理的基础上,分析比较不同种的支持向量机的性能.由于分析从两个角度进行,所提出的方法能够涵盖,并区分绝大多数现有SVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古红英	浙江大学人工智能研究所	4	65	4.0	4.0
2	胡懋智	浙江大学人工智能研究所	1	19	1.0	1.0