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高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究
高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究
作者:
郑小霞
钱锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机
结构风险最小化原则
高斯核
核参数
摘要:
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是近几年发展起来的机器学习新方法,以高斯核为核函数的支持向量机在实际应用中表现出良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中.论文研究了高斯核支持向量机分类在IRIS分类问题上的应用,并结合结构风险最小化原则分析了误差惩罚参数C和高斯核宽度σ对SVM性能的影响,最后通过数值实验进一步分析了这种影响.
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文献信息
篇名
高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
支持向量机
结构风险最小化原则
高斯核
核参数
年,卷(期)
2006,(1)
所属期刊栏目
学术探讨
研究方向
页码范围
77-79
页数
3页
分类号
TP18
字数
2954字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1002-8331.2006.01.024
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
钱锋
华东理工大学自动化研究所
223
3004
26.0
44.0
2
郑小霞
华东理工大学自动化研究所
10
424
9.0
10.0
传播情况
被引次数趋势
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结构风险最小化原则
高斯核
核参数
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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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