技術(shù)編號(hào)：10725743
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。 1995年Corinna Cortes和Vapnik等首先提出 了支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM)，它是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上的通用學(xué)習(xí)方法。SVM由于其強(qiáng)大的非線 性處理能力和泛化能力等特點(diǎn)，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特 有的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成功的解決了各種非線性和非可分機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，因此被廣泛的應(yīng)用在分 類和回歸問(wèn)題中。但是，支持向量機(jī)方法也存在一些亟待解決和完善的問(wèn)題，主要有支持 向量機(jī)分類理論...
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請(qǐng)注意，此類技術(shù)沒(méi)有源代碼，用于學(xué)習(xí)研究技術(shù)思路。