支持向量机下机器学习模型的分析

• 作者: 侯德艳 李春来 李海
• 来源期刊: 吉首大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 人工智能 支持向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 39-42
• 分类号: TP391.6
• 字数: 3291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2010.03.010

摘要

首先概述了支持向量机的发展与应用,指出其在机器学习领域有较大的发展前景.分析了支持向量机的基本算法,进而阐述了基于支持向量机的机器学习模型构造思路.给出了其应用于机器学习模型的核函数和训练算法,最后给出了学习模型的具体分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海	吉首大学数学与计算机科学学院	18	18	3.0	4.0
2	李春来	吉首大学数学与计算机科学学院	5	18	3.0	4.0