摘要
支持向量机(SVM)是在统计学习的VC维理论和结构风险最小化原理基础上建立起来的机器学习方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题。首先简述了SVM的基本原理,然后对SVM改进算法进行了概括,如最小二乘支持向量机、模糊支持向量机和粒度支持向量机等。接着介绍了改进支持向量机的应用,最后对该领域存在的问题和发展趋势进行了展望。
出处
《黑龙江科技信息》
2016年第10期141-142,共2页
Heilongjiang Science and Technology Information
基金
安徽省教育厅自然科学重点项目的阶段性成果
项目编号:KJ2016A767
芜湖职业技术学院自然科学项目
项目编号Wzyzr201618
