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摘要:
论文介绍了一种新型的机器学习方法-支持向量机,详细介绍了支持向量机模型思想.论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣.实验结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的,文章最后总结了SVM研究中核函数和参数的选择对结果的影响.
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文献信息
篇名 对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 支持向量机 核函数 参数
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 42-43
页数 2页 分类号 TP3
字数 1889字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2009.06.028
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 周奇 中山火炬职业技术学院信息工程系 3 50 2.0 3.0
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