2) Multi-kernel support vector machine
多核支持向量机
3) admissible support vector kernel
容许支持向量核
4) support vector kernel function
支持向量核函数
1.
Based on the wavelet decomposition theory and conditions of the support vector kernel function,a multivariable support vector kernel function is proposed,i.
基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量核函数———L it-tlewood-Paley小波核函数。
5) support vector machines
支持向量
1.
Application of support vector machines in examination of worn striation mark;
支持向量机方法在线条痕迹检验中的应用
6) Support vector
支持向量
1.
Modeling method of least squares support vector regression based on vector base learning;
基于矢量基学习的最小二乘支持向量机建模
2.
Lower dimension Newton-algorithm for training the support vector machines;
训练支持向量机的低维Newton算法
3.
A fast algorithm for extracting the support vector on the Mahalanobis distance;
一种基于马氏距离的支持向量快速提取算法
补充资料：支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条