数据挖掘中的新方法——支持向量机

罗娜 - 软件导刊, 2008 - cqvip.com
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法, 它采用了结构风险最小化原则来代替
了经验风险最小化, 能较好地解决小样本学习的问题; 还采用核函数思想, 把非线性空间的问题 …
被引用次数：8 相关文章 所有 2 个版本

[引用][C] 支持向量机及其在控制中的应用研究

孙宗海， 杭州 - 浙江: 浙江大学信息科学与工程学院, 2003
被引用次数：12 相关文章

支持向量机回归算法及其应用

徐红敏， 王海英， 梁瑾， 黄帅 - 北京石油化工学院学报, 2010 - cqvip.com
支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法, 它可较好地解决以往很多学习方法的
小样本, 非线性, 过学习, 高维数, 局部极小点等实际问题. 笔者利用支持向量回归理论和方法 …
被引用次数：22 相关文章 所有 3 个版本

[引用][C] SVM 参数寻优及其在分类中的应用

徐晓明 - 大连: 大连海事大学, 2014
被引用次数：18 相关文章

支持向量机原理及其在模式分类中的应用

冼广淋， 冼广铭 - 中国科技信息, 2008 - cqvip.com
支持向量机是一种突出的小样本数据分析方法, 它基于结构风险最小化原则,
在一个高维特征空间中构造最优分类超平面, 在解决很多实际问题中具有优于其他方法的特点 …
被引用次数：6 相关文章
[PDF] xidian.edu.cn

[PDF][PDF] 用于分类的支持向量机

黄发良， 钟智 - 广西师范学院学报(自然科学版), 2004 - see.xidian.edu.cn
用于分类的支持向量机 Page 1 文章编号:100228743 (2004) 0320075204 用于分类的支持
向量机 黄发良,钟智Ξ (1. 广西师范大学计算机系,广西桂林541000 ; 2. 广西师范学院数学与计算机 …
被引用次数：21 相关文章 所有 5 个版本

基于大规模数据的支撑矢量机的训练和分类

汪西莉， 刘芳， 焦李成 - 西安电子科技大学学报, 2002 - cqvip.com
支撑矢量机是一种基于统计学习理论的, 新颖且有强的泛化性能的学习方法, 可看作是一种训练
多项式神经网络或径向基函数分类器的新方法. 支撑矢量机可用于模式识别, 回归估计 …
被引用次数：7 相关文章 所有 3 个版本

[引用][C] 支持向量机算法的研究及其应用

范昕炜 - 博士论文]. 杭州: 浙江大学, 2003
被引用次数：61 相关文章

[引用][C] 单分类支持向量机的学习方法研究

王洪波 - 2012 - 万方数据资源系统
支持向量机(SupportVectorMachine, SVM) 是在统计学习理论基础上发展起来的新型机器学习
算法. SVM 采用结构风险最小化原则, 同时最小化经验风险和置信范围, 具有拟合精度高 …
被引用次数：8 相关文章 所有 2 个版本

支持向量机训练和实现算法综述

王晓丹， 王积勤 - 计算机工程与应用, 2004 - cqvip.com
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法, 支持向量机已成为目前
研究的热点. 并在模式识别, 回归分析, 函数估计等领域有了广泛的应用: 该文在介绍了支持向量 …
被引用次数：52 相关文章 所有 4 个版本