支持向量机多类分类方法研究

被引：5

作者：

孔波 ^{[1
]}

郑喜英 ^{[2
]}

机构：

[1] 河南教育学院数学系

[2] 黄河科技学院信息工程学院

来源：

河南教育学院学报(自然科学版) | 2010年 / 19卷 / 02期

关键词：

统计学习理论; 支持向量机; 多类分类;

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：

系统地回顾了现有的支持向量机多类分类方法,通过对其原理和实现方法的分析,从训练速度、分类速度和推广能力3个方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并得出相关结论.

引用

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共 2 条

[1] 统计学习理论[M]. 电子工业出版社 , (美)瓦普尼克(VladimirN.Vapnik)著, 2004
[2] Neurocomputing: Algorithms, Architectures and Application .2 S. Knerr,L. Personnaz,G. Dreyfus. Springer-Verlag . 1990