基于支持向量机分类的回归方法

• 作者: 王伟超 葛红艳 邢光龙
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 回归 核函数 最大间隔
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2008.09.015

摘要

支持向景机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,该技术已成为当前国际机器学习界研究的热点.本文提出了一种将回归问题转化为分类的新思想,这种方法具有一定的理论依据,与多项式函数拟合相比具有一定的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢光龙	燕山大学信息科学与工程学院	29	188	8.0	12.0
2	葛红艳	燕山大学信息科学与工程学院	4	5	1.0	2.0
3	王伟超	燕山大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0