支持向量机分类与回归

• 作者: 宋晓晶 封丹丹
• 来源期刊: 科教导刊-电子版（上旬）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 分类 回归
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 数学研究
• 页码范围: 119,145
• 页数: 2页
• 分类号: P39
• 字数: 3009字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机(support vector machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型的机器学习方法,由于出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.本文系统地介绍了支持向量机分类和回归的理论基础,运用统计软件对分类和回归进行数值模拟实验并分析结果.