支持向量机的算法及应用

• 作者: 张娜 张永平
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 二类支持向量机 多类支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 96-98
• 分类号: TP18
• 字数: 2252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2011.02.049

摘要

统计学习理论是由Vapnik建立的一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机(SVM)是在这一理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法.目前SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点,本文是一篇综述,旨在介绍SVM的一般理论、算法及应用,以引起国内学者的进一步关注.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永平	中国矿业大学计算机学院	75	740	12.0	25.0
2	张娜	中国矿业大学计算机学院	9	25	3.0	5.0