基于统计学习理论的支持向量机的分类方法

• 作者: 杨斌 路游
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 结构风险最小化 数据分类
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TP182
• 字数: 2712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.11.019

摘要

支持向量机是一种新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习领域新的研究热点.介绍用于分类的支持向量机的统计学习理论基础,在此基础上提出了支持向量机的分类算法,讨论了支持向量机存在的问题,对用于分类的支持向量机的应用前景进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨斌	中国石油大学计算机系	61	283	9.0	15.0
2	路游	中国石油大学计算机系	9	92	3.0	9.0