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用于回归估计的支持向量机
被引:14
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李志明
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
孔令富
机构
:
[1]
燕山大学信息科学与工程学院
来源
:
广西科学院学报
|
2005年
/ 04期
关键词
:
支持向量机;
回归估计;
经验风险最小化;
结构风险最小化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
介绍机器学习的表示方式,分析和比较机器学习中经验风险最小化原则和结构风险最小化原则,引出用于回归估计的支持向量机,并用数学方式阐述其基本思想,讨论支持向量机技术发展中存在的主要问题.
引用
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页码:215 / 218
页数:4
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[1]
支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,
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用于回归估计的支持向量机方法
[J].
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机构:
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;
吴铁军
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h-index:
0
机构:
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
吴铁军
.
系统仿真学报,
2003,
(11)
:1580
-1585+1633
[4]
关于统计学习理论与支持向量机
[J].
论文数:
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机构:
张学工
.
自动化学报,
2000,
(01)
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