用于回归估计的支持向量机

被引:14
作者
李志明
孔令富
机构
[1] 燕山大学信息科学与工程学院
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
收藏
页码:215 / 218
页数:4
相关论文
共 4 条
[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,
[2]
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
[3]
用于回归估计的支持向量机方法 [J].
杜树新 ;
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].
张学工 .
自动化学报, 2000, (01)