核学习机研究

被引：4

作者：

李映

张艳宁

赵荣椿

不详

机构：

[1] 西北工业大学计算机学院

[2] 西北工业大学计算机学院西安

[3] 西安

[4] 西安

来源：

关键词：

核方法; 支持向量机; Fisher判别分析; 主分量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

该文概述了近年来机器学习研究领域的一个热点问题———核学习机。首先分析了核方法的主要思想,然后着重介绍了几种新近发展的核学习机,包括支持向量机、核的Fisher判别分析等有监督学习算法及核的主分量分析等无监督学习算法,最后讨论了其应用及前景展望。

引用

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