SVM算法分析与研究

被引：26

作者：

王晓云

机构：

[1] 涪陵师范学院计算机科学系重庆涪陵

来源：

渝西学院学报(自然科学版) | 2005年 / 03期

关键词：

支持向量机; 分解算法; LIBSVM;

D O I：

10.15998/j.cnki.issn1673-8012.2005.03.005

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

介绍了支持向量机(SVM)中广泛采用的算法——分解算法,总结了其收敛性证明的总体思路并对目前最流行的SVM算法库LIBSVM进行了详细的分析与研究.

引用

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[1]

统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,